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...
你的显卡是一款支持CUDA（应该是CUDA，而不是你所说的CUBA）的显卡。所谓的CUDA，实际上是NVIDIA提出来的一个新的游戏编程语言，就像著名的C++或者BASIC语言一样。只不过CUDA里面不仅包含了编程语言，还包括了很多小工具的合集，可以在很大程度上加快游戏编程人员的工作进程，而且CUDA支持目前高清、3D立体等...
硬件加速是physX，CUDA就是显卡当cpu用，比如运行一些软件可以让GPU协助计算，对游戏没用，全开自然是好的，不过对CS这种老游戏没什么效果。
CUDA-X 微服务是NVIDIA推出的一种微服务，由 NVIDIA 的 CUDA 专家所构建，是开发人员工具、GPU 加速库以及打包为云 API 的技术。易于在数据处理、AI 和 HPC应用中集成、定制和部署。服务内容 CUDA-X微服务包括用于可定制语音和翻译AI的NVIDIA Riva、用于高分辨率气候和天气模拟的NVIDIA Earth-2、用于路由优化的NVIDIA...
2.当系统开始运行大型3D游戏、高清视频、支持GPU加速和CUDA的软件时，Optimus路由则会立刻启用NVIDIA独立显卡，令其负责所有的渲染工作，然后将渲染结果通过异步拷贝引擎提交给集显，由集显来完成显示部分的工作。综上所述：系统运行有两种状态：1.采用intel集成显卡工作，关闭NV显卡。2.采用NV负责所有的图形渲染工作，...
核心意思是，可替代性取决于替代成本。不取决于用哪个软件库和接口 再说一下科研。确实大家都用cuda项目...
举例来说，NVIDIA的GPU和CUDA平台被广泛应用于深度学习模型的训练和推理。通过使用NVIDIA的GPU，研究人员可以大大加速深度学习模型的训练速度，从而提高研发效率。而在推理阶段，通过TensorRT等优化技术，可以进一步提高模型的推理速度，以满足实际应用的需求。总的来说，NVIDIA是一家在人工智能和图形处理技术领域...
例如，在人工智能领域，NVIDIA的GPU提供了强大的并行计算能力，加速了深度学习和机器学习的训练与推理过程。其GPU产品系列，如GeForce、Quadro以及Tesla，针对不同领域提供了专业的图形和计算解决方案。除了硬件产品，NVIDIA还推出了一系列的软件和技术，如CUDA并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA的...