GPU不僅用於進行圖形彩現，而且用於物理運算（物理效果如碎片、煙、火、流體）如PhysX和Bullet。 進一步的，GPU可以用在計算生物學與密碼學等領域的非圖形應用上。 在NVIDIA收購AGEIA後，NVIDIA取得相關的物理加速技術，即是PhysX物理引擎。 配合CUDA技術，顯示卡可以類比成一顆PhysX物理加速晶片。 目前，全系列的GeForce 8顯示核心都支援CUDA。 而NVIDIA亦不會再推出任何的物理加速卡，顯示卡將會取代相關產品。
- CUDA8安装配置CUDA8的安装包可直接从NVIDIA官网下载。
- 現在大部份做深度學習的工程師視 CUDA、GPU加速為黑盒子，但若你能了解 CUDA，這就是你比 90% 的人還要厲害的關鍵。
- 在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。
运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。 基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在CPU上的宿主代码（Host Code），一种是运行在GPU上的设备代码（Device Code）。 不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。 检查GPU版本 查看个人电脑GPU 检查您计算机GPU计算能力 我对应的版本是GeForce GTX 1050 对应的计算能力为6.1安装GPU驱动安装GOU驱动 点击search搜索后下载安装驱动程序安装CUDA 工具包安装CUDA v10.0 下载cuDNN 为CUDA v10.0 下载 cuDNN v7.6.4 此步骤您可能需要登录 …… CUDA是用于GPU计算的开发环境，它是一个全新的软硬件架构，可以将GPU视为一个并行数据计算的设备，对所进行的计算进行分配和管理。
cuda: 支援的產品
NVIDIA CUDA的問世，對於大部分的玩家來說還是相當陌生，也許你只聽過CUDA，但是卻不知道它能帶來哪些好處，這次小編所介紹的CUDA只是皮毛而已，是整個CUDA架構的冰山一角。 簡單來說CPU可以輕鬆的記下非常大量且複雜的指令，但是處理時會有先後順序的問題，每條指令必須一一運算，就算是大量且簡單或是重複的資料呢？ 沒意外的話結果還是一樣，CPU是非常遵守運算的順序，雖然快速但還是得要從頭運算一遍。 cuda 不過在GPGPU概念推出前，x86架構的處理器就一直擔負著多媒體處理的重要角色，在Intel推出Intel 8086處理器時問世，多年來有許多廠商嘗試著推出x86架構的處理器，但是看到現今市場上只見到Intel和AMD，就知道這並不是一件簡單的事情，事隔多年，直到現在x86架構還是全球最多的平台，不過這後面卻隱藏一些技術上的難題。
在金融市场，Numerix 以及 CompatibL 针对一款全新的对手风险应用程序发布了 CUDA 支持并取得了18倍速度提升。 在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用 CUDA 加速或很快将会利用 CUDA 来加速，其中不乏 Elemental Technologies 公司、MotionDSP 公司以及 LoiLo 公司的产品。 一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限，比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。 但是老的显卡可能无法更新到最新的显卡驱动，比如Fermi显卡只能装到391驱动，因此只能用到CUDA9.1。 除此之外，显卡硬件与CUDA compute capability相关，当然编译时也可以指定streaming multiprocessor。
cuda: 三、 CUDA 安装与配置过程
有了動作之後還需要加上「渲染」，所謂的渲染就是將基礎圖形貼上材質貼圖，讓潘多拉星上的那美人模型物件呈現逼真的皮膚，最後當然不能缺少現實世界中最重要的「光影」，各位讀者是否還記得本刊在上一期有解說過「光線追蹤技術」，透過這項技術能夠模擬出真實的光源反射，讓所有虛擬的物件、人物、背景都能夠像是活生生的在潘多拉星球上一樣，逼真的程度讓你在觀賞時也無法分辨真假！ 結合上面所有的特效處裡，我們就能得知一個完整的畫面中需要有基本圖形、渲染紋理和光影效果。 例如，英伟达™ CUDA™ 能够加快AMBER这款分子动力学模拟程序的速度。 全球有6万余名学术界和制药公司的科研人员使用该程序来加速新药开发。 在金融市场，Numerix和CompatibL已宣布在一款对手风险应用程序中支持英伟达™ CUDA™ ，而且因此实现了18倍速度提升。 由于GPU的特点是处理密集型数据和并行数据计算，因此CUDA非常适合需要大规模并行计算的领域。
AMBER 是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。 拷贝时看到，CUDA 的安装目录中，有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹，这里注意，不需要担心，直接复制即可。 CuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。 記憶體的配置是相當簡單，在 CPU 上使用 malloc 來配置記憶體，在 GPU 使用 cudaMalloc 來配置記憶體。 雙精度浮點（CUDA計算能力1.3及以上）與IEEE754標準有所差異：倒數、除法、平方根僅支援捨入到最近的偶數。 單精確度中不支援反常值（denormal）及sNaN（signaling NaN）；只支援兩種IEEE捨入模式（舍位與捨入到最近的偶數），這些在每條指令的基礎上指定，而非控制字碼；除法/平方根的精度比單精確度略低。
cuda: 電腦DIY
CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。 也許玩家們不常需要轉檔，所以比較沒辦法感受CUDA所帶來的效益，但是總是會上網吧！ 在HTML5的網頁設計標準中相較於以前增加了section, video, progress, nav, meter, time, aside等數十種元素，設計網頁時可運用這些元素做出各種效果，網頁設計師可以輕鬆繪製2D或3D圖形，然後再以動畫方式呈現，當然最重要的一點是可以直接在瀏覽器上撥放影片。
- 运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。
- GPU的重要性，我們所看到的一切都必須要藉由強大的CUDA技術來做平行運算，透過大量的GPU核心運算來輸入和輸出3D材質與畫面的像素，和CPU所擅長的純量運算特性是完全不一樣的，當然，這也不是一般的電腦就可以獨力完成，因為這樣如此龐大的平行運算，需要數量相當多的GPU串在一起做平行運算。
- 而NVIDIA亦不會再推出任何的物理加速卡，顯示卡將會取代相關產品。
- 有了動作之後還需要加上「渲染」，所謂的渲染就是將基礎圖形貼上材質貼圖，讓潘多拉星上的那美人模型物件呈現逼真的皮膚，最後當然不能缺少現實世界中最重要的「光影」，各位讀者是否還記得本刊在上一期有解說過「光線追蹤技術」，透過這項技術能夠模擬出真實的光源反射，讓所有虛擬的物件、人物、背景都能夠像是活生生的在潘多拉星球上一樣，逼真的程度讓你在觀賞時也無法分辨真假！
- 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。
- 在金融市场，Numerix和CompatibL已宣布在一款对手风险应用程序中支持英伟达™ CUDA™ ，而且因此实现了18倍速度提升。
- CuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。
一個區塊內的所有執行緒都會在同一核處理，每個區塊最多可以有1024個執行緒，上述程式就是指定一個區塊，且含一個執行緒，下次我們再來測試使用多區塊、多執行緒。 CUDA最初的CUDA軟體發展包（SDK）於2007年2月15日公佈，同時支援Microsoft Windows和Linux。 而後在第二版中加入對Mac OS X的支援(但於CUDA Toolkit 10.2起放棄對macOS的支援)，取代2008年2月14日發佈的測試版。 所有G8x系列及以後的NVIDIA GPUs皆支援CUDA技術，包括GeForce，Quadro和Tesla系列。
cuda: 硬體加速搞不懂？CUDA讓一切變得更簡單
以GeForce 8800 GTX為例，其核心擁有128個內處理器。 利用CUDA技術，就可以將那些內處理器做為執行緒處理器，以解決資料密集的計算。 GeForce 8800 GTX的運算能力可達到520GFlops，如果建設SLI系統，就可以達到1TFlops。 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
CUDA除了可以用C语言开发，也已经提供FORTRAN的应用接口，未来可以预计CUDA会支持C++、Java、Python等各类语言。 可广泛的应用在图形动画、科学计算、地质、生物、物理模拟等领域。 由于存在着多种GPU版本的NVidia显卡，不同版本的GPU之间都有不同的差异，因此驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。 基于CUDA开发的应用必须有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持，NVIDIA公司GPU运算事业部总经理Andy Keane在一次活动中表示：一个充满生命力的技术平台应该是开放的，CUDA未来也会向这个方向发展。 由于CUDA的体系结构中有硬件抽象层的存在，因此今后也有可能发展成为一个通用的GPGPU标准接口，兼容不同厂商的GPU产品。
現在大部份做深度學習的工程師視 CUDA、GPU加速為黑盒子，但若你能了解 CUDA，這就是你比 90% 的人還要厲害的關鍵。
为了实现这一新型计算模式，英伟达发明了英伟达™ CUDA™ 并行计算架构。 该架构正运用于英伟达™ （NVIDIA）Tesla™、英伟达™ Quadro（NVIDIA Quadro）以及英伟达™ cuda cuda 精视™（NVIDIA GeForce）GPU上。 对应用程序开发商来说，英伟达™ CUDA™ 架构拥有庞大的用户群。 进行CUDA开发需要依次安装驱动、toolkit、SDK三个软件。 随着微软 Windows 7 与苹果 Snow Leopard 操作系统的问世，GPU 计算必将成为主流。 在这些全新的操作系统中，GPU 将不仅仅是图形处理器，它还将成为所有应用程序均可使用的通用并行处理器。
cuda: GPU 到 CPU (Device to Host):
Nvidia聲明：根據二進位相容性，基於G8x系列開發的程式無需修改即可在未來所有的Nvidia顯示卡上運行。 在GPU计算领域中，英伟达™ Tesla™ GPU的大幅增长说明了英伟达™ CUDA™ 正被人们广泛采用。 全球《财富》五百强企业已经安装了700多个GPU集群，从能源领域中的斯伦贝谢和雪佛龙到银行业中的法国巴黎银行，这些企业的范围十分广泛。 CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。
CUDA（計算能力1.x）使用一個不包含遞迴、函式指標的C語言子集，外加一些簡單的擴展。 而單個進程必須運行在多個不相交的記憶體空間上，這與其它C語言運行環境不同。 cuda 随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。
