随着图形处理器在计算机里变得越来越常见，英伟达正在扩大与标准和开源社区的合作，以便于包括先前仅限于该公司开发工具的下游技术。虽然人们在 C++ 和 Fortran 等语言上投入了大量精力，但这些语言被认为在高度并行的计算机上执行代码落后于原生实现的编程语言。 英伟达结合了开放和专有库的 CUDA 并行编程框架影响了许多正在开放和主流化的技术。在 2007 年，CUDA 作为一个为程序员开发基于 G

英特尔 CTO 建议使用 AI 将 CUDA 代码移植到英特尔芯片 英特尔、AMD 和其他加速器制造商在推动采用其人工智能硬件时面临的挑战之一是，为英伟达的 CUDA 运行时编写的大量代码必须经过重构才能在其他平台上使用。SYCL 是英特尔打破 CUDA 对人工智能软件生态系统束缚的最新举措之一。SYCL 处理了将 CUDA 代码移植到可在非英伟达加速器上运行的格式的大部分繁重工作（据称高达 95

NVIDIA禁止开发转换层以在其他平台上运行CUDA。 简述 NVIDIA为其CUDA软件更新的服务条款禁止在非NVIDIA图形处理器上运行翻译层，目标是ZuluDesktop(Zluda)等公司和一些中国GPU制造商。 此举旨在保护NVIDIA的市场份额，并保持对其技术的控制，这可能会导致成本增加、中断，并改变企业的竞争格局，特别是在技术和研究领域。 科技行业可能会经历连锁反应，竞争对手寻求机会

CUDA的完整形式是计算统一设备架构。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。它用于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上运行程序，以显著加快计算应用程序的速度。 在这篇文章中，我们将向您展示如何在Debian 12上安装最新版本的CUDA（在撰写本文时是CUDA 12）。 内容主题： 先决条件 将NVIDIA CUDA 12官方软件包库添加到Debian 12 在Debian 12上

TensorFlow是一个用于人工智能和机器学习的Python库。TensorFlow可以用于训练和创建新的AI模型，导入现有的AI模型，加载测试数据并检查AI模型的性能，保存训练后的AI模型等。 TensorFlow可以使用CPU和GPU来计算复杂的人工智能（AI）和机器学习（ML）计算。TensorFlow可以使用任何支持CUDA的NVIDIA GPU来加速AI/ML程序。如果您没有支持CUD

在硬件和Linux/开源领域，2月份是令人兴奋的一个月，在过去的一个月里，由Your‘s True撰写了224篇原创新闻文章，以及15篇Linux硬件评论/多页基准专题文章。有很多令人兴奋的开源成就，推出了AMD Ryzen 8000G系列APU与RDNA3图形，ZLUDA在AMDROCM上提供CUDA的消息作为一个以前的秘密项目，锌版本5 GCC补丁出现，以及更多。 如果您喜欢Phoronix上

曾从事 x86、Arm、MISC 和 RISC-V 处理器研究的芯片架构师 Jim Keller 批评了英伟达的 CUDA 架构和软件技术栈，他认为 CUDA 是英伟达的沼泽而非护城河。 “CUDA 是沼泽，而不是护城河。x86 也是一片沼泽。[…] CUDA 并不美好，它是通过一次堆积一件东西来构建的。” https://twitter.com/jimkxa/status/17589435256

虽然AMD多年来一直在努力使移植针对NVIDIA的CUDA API的代码库更容易在HIP/ROCM上运行，但这仍然需要开发人员的工作。工具已经得到了改进，比如使用了HIPIFY来帮助自动生成，但它不是任何简单、即时和有保证的解决方案--尤其是在努力实现最佳性能的情况下。在过去的两年里，AMD一直在悄悄地资助一项努力，以带来二进制兼容性，以便许多NVIDIA CUDA应用程序可以在库级别的AMD R

译者 | 布加迪 审校 | 重楼 CuPy简介 CuPy是一个Python库，与NumPy和SciPy数组兼容，为GPU加速计算而设计。通过将NumPy换成CuPy语法，您可以在英伟达CUDA或AMD ROCm平台上运行代码。这让您可以使用GPU加速执行与数组相关的任务，从而更快地处理更庞大的数组。 只需换掉几行代码，就可以利用GPU的大规模并行处理能力来显著加快索引、规范化和矩阵乘法等数组操作。

随着计算机技术的不断发展，图形处理器（GPU）已成为现代计算机中不可或缺的一部分，CUDA是NVIDIA开发的基于GPU的计算平台和应用程序接口模型，它使得开发者可以使用NVIDIA GPU进行通用计算，本文将介绍在CentOS上安装CUDA 10的方法，帮助您开始使用CUDA进行开发。 安装前准备 在安装CUDA 10之前，需要确保您的CentOS系统已经满足以下要求： 1. 操作系统版本为Ce

Vulkan 1.3.269今天上午发布了Arm和NVIDIA的新扩展。 除了通常的文档修复和澄清之外，本周的Vulkan 1.3.269版本还带来了两个新的扩展：VK_ARM_scheduling_controls和VK_NV_cuda_kernel_launch。 虽然NVIDIA已经为 改进Vulkan和CUDA API的互操作性 ，今天的Vulkan 1.3.269版本带来了VK_NV_c

这篇文章最初发表在 NVIDIA 技术博客上。   NVIDIA 已经提供了 Windows 系统的 GPU 驱动程序二进制符号服务器。现在，NVIDIA 也开始提供 Linux 系统的 CUDA Toolkit 符号。 我们提供什么？ NVIDIA 正在为 Linux 引入 CUDA Toolkit 符号，以增强应用程序开发功能。在应用程序开发过程中，您现在可以下载正在应用程序中调试或分析的 N

对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。CUDA旨在利用NVIDIA GPU（图形处理单元）的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学

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本文系统极客将为大家介绍，如何直接导入 Nvidia 官方 APT 软件源和 GPG 密钥，在 Ubuntu 22.04 LTS 或 Ubuntu 20.04 LTS 中安装 CUDA 的详细步骤。这样可以确保拥有最新的 Nvidia 驱动程序和 CUDA Toolkit，也方便未来的版本更新。 在高性能计算领域，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是

（图片来源网络，侵删） 在进行深度学习和机器学习任务时，使用GPU加速是非常重要的。而NVIDIA的CUDA是一个用于并行计算的平台和编程模型，可以让我们充分利用GPU的计算能力。本文将详细介绍如何在Debian系统上安装CUDA，让您能够顺利地使用GPU进行深度学习和机器学习任务。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计

（图片来源网络，侵删） 前言 LINUX是一个开源的操作系统内核，具有高度的自由度和可定制性。Debian是LINUX操作系统的一个流行发行版，广泛用于服务器和个人计算机。CUDA是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，用于加速计算密集型任务。Curl是一个命令行工具和库，用于传输数据。 在本文中，我们将详细介绍如何在Debian操作系统上安装CUDA和Curl，并提供了一些注意事项和常

本文目录导读： 1、前言 2、问题描述 3、解决方法 4、小结 5、LINUX为您分享 前言 作为一名LINUX爱好者，我一直在使用Ubuntu操作系统。在使用CUDA进行深度学习的过程中，我遇到了分辨率问题，这也是很多Ubuntu用户常见的问题。在本文中，我将分享一下我的解决方法，希望能帮助到大家。 问题描述 在使用CUDA进行深度学习的过程中，很多用户都会遇到分辨率问题。具体表现为，当使用CU

本文目录导读： 1、前言 2、步骤一：安装最新的CUDA 3、步骤二：升级CUDA代码 4、步骤三：重新编译和运行代码 5、小结 6、为您分享 前言 作为一名Linux开发者，我们经常需要在Ubuntu操作系统上进行CUDA编程。然而，当我们在老版本的Ubuntu上运行CUDA代码时，可能会遇到各种问题。本文将介绍如何将Ubuntu老版本的CUDA代码升级，以便您可以在最新的Ubuntu上顺利运行

本文目录导读： 1、前言 2、准备工作 3、代码实现 4、运行程序 5、小结 6、为您分享 前言 在机器学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一种非常流行的目标检测算法。它的优点在于快速、准确、易于实现等。本文将介绍如何在Ubuntu系统上使用C代码调用YOLO进行目标检测。 准备工作 在开始之前，需要先安装一些必要的软件和库： 1. 安装OpenCV库 ``` sudo a