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。
作为NVIDIA 提供的一个计算平台和编程模型,CUDA 专门为 GPU 开放了这些强大的并行处理能力。通过 CUDA,开发者可以编写代码,将复杂的计算任务移交给 GPU。以下是 CUDA 的工作原理: 1、并行处理 CUDA 将计算任务分解为多个可以独立运行的小任务,并将这些任务分配到多个 CUDA 核心上并行执行。这样一来,与传统 CPU 顺...
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...
CUDA 12 引入对 NVIDIA Hopper™ 和 Ada Lovelace 架构、Arm® 服务器处理器、延迟模块和内核加载、改进的动态并行 API、CUDA 图形 API 性能优化库和新的开发者工具功能的支持。 了解详情 对Hopper 的支持 支持Hopper 架构包括新一代 Tensor Core、Transformer 引擎、高速 NVIDIA NVLink® Switch、混合精度模式...
NVIDIA CUDA-X GPU 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...
CUDA的内存层级概念: 每个thread可以分配私有的内存, 通常是从register file中分配(有一个例外是local memory, 从片外显存中分配) 同一个block中的所有thread可以共享访问block中的shared memory. 所有的thread可以共享访问Global memory. CUDA memory Hierarchy before Compute Capability 9.0 在Compute Capability 9.0之后...
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 ...
基于CUDA GPU 的 NVIDIA 加速计算是可持续计算 根据NVIDIA 估算,假如目前仍在 CPU 服务器上运行的所有 AI、高性能计算和数据分析工作负载均切换到使用 CUDA GPU 加速,那么数据中心每年将节省 40 太瓦时的能源,相当于近 500 万个美国家庭的用电需求。
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