CUDA-X AI CUDA-X HPC 为构建变革性的 AI 应用,企业需要使用其独特的专有数据来训练模型,而这类数据集每年都在以千兆字节的速度增长。这就带来了一个庞大的计算问题,而 CUDA-X 数据处理平台正是为解决这一问题而设计,该平台使用一套加速库,可加速和扩展图像、文本及表格数据的处理。
If you have an older NVIDIA GPU you may find it listed on ourlegacy CUDA GPUs page Click the sections below to expand CUDA-Enabled Datacenter Products CUDA-Enabled NVIDIA Quadro and NVIDIA RTX CUDA-Enabled NVS Products CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products ...
除了图像处理之外,CUDA在其他需要大规模并行计算的领域同样表现优异。无论是在深度学习模型的训练中,还是在模拟科学现象、分析基因数据、加速物理仿真等任务中,CUDA核心的并行架构都显著提升了计算效率,成为推动现代计算技术进步的关键驱动力之一。通过合理利用CUDA技术,开发者不仅能够大幅缩...
Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资...
NVIDIA CUDA-XGPU 加速库NVIDIA® CUDA-X 依托 NVIDIA CUDA® 而构建,是多种库、工具和技术的集合;与仅使用 CPU 的替代产品相比,CUDA-X 可为人工智能 (AI)、高性能计算 (HPC) 等多个应用领域带来显著提高的性能。 NVIDIA 库的应用领域非常广泛,其中包括资源受限的物联网设备、自动驾驶汽车,以及大型超级...
$CUDA_HOME是系统CUDA的路径,看起来像/usr/local/cuda,它可能链接到特定版本/usr/local/cuda-X.X。 LDLIBRARYPATH是一个帮助应用程序查找链接库的变量。您可能想要包含CUDA_HOME/lib的路径。 PATH应该包含一个通往CUDA_HOME/bin的路径。 借助这一完整的开发平台,开发者能够充分挖掘 NVIDIA GPU 的计算潜力,将复杂...
CUDA中的内存管理 Device memory / Global memory CUDA的编程模型, 认为整个系统是一个异构计算系统, 由一个Host和多个Device组成, Host 和 Device有各自的内存, 分别叫做Host memory 和Device memory. Device memory 在CUDA的概念里也可以叫做Global memory. 它对于GPU中所有的线程,都是可以全局访问的, 因此叫globa...
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The NVIDIA® CUDA® Toolkit provides a comprehensive development environment for C and C++ developers building GPU-accelerated applications. With the CUDA Toolkit, you can develop, optimize, and deploy your applications on GPU-accelerated embedded sy