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类型：系统工具 版本：v11.0.2大小：55.8MB更新：2023/10/07 13:46:47 语言：简体中文等级：平台：Android
软件介绍
cuda是一款电脑系统常用的工具软件，能够帮助用户更好的使用电脑显卡，让用户显卡的性能能够完全释放出来，不用再为此苦恼，轻松使用这个软件。
确认显卡已经正确安装，在设备管理器中可以看到NVIDIA显卡的存在。
确认显卡支持CUDA。查看NVIDIA官方网站上的CUDA支持列表。
确认操作系统与CUDA版本的兼容性。在命令行使用nvcc-smi下载与操作系统对应的CUDA Toolkit。
关闭防病毒软件等安全软件，以免干扰安装过程。
解压下载的CUDA，进入nvidia官网下载cuda，下载之后解压。
开始安装CUDA，执行命令后，等待进度条满格。
安装驱动程序，如果已经安装过nvidia显卡驱动，可以选择不再安装。
重启电脑，完成安装。
一、图书馆
1、使用cuBLAS中的新GEMM内核加速高性能计算(HPC)和深度学习应用程序。
2、通过cuFFT和NVIDIA Performance Primitives中多个GPU配置的性能优化，可更快地执行映像和信号处理应用程序。
3、使用cuSOLVER和nvGRAPH中的新算法解决HPC中常见的线性和图形分析问题。
二、合作团体
1、使用从子贴图到线程，块和网格的线程表达丰富的并行算法。
2、使用新的API和函数原语在应用程序内高效地管理和重用线程。
3、在开普勒体系结构及更高版本上用强大的编程模型替换warp-synchronous编程。
三、沃尔塔建筑
1、Tensor Cores比Pascal GPU执行速度快5倍，可以更快地执行AI应用程序。
2、利用下一代NVLink提供前代产品的2倍吞吐量来扩展多GPU应用。
3、使用沃尔多多进程服务(MPS)提高GPU利用率。
四、开发工具
1、通过识别在统一内存中导致页面错误的源代码来优化和预取内存访问。
2、通过将事件添加到时间线和颜色编码连接来高效地配置NVLink。
3、使用基于虚拟地址，迁移原因和页面错误访问类型的新事件过滤器来检查统一内存性能瓶颈。
CUDA的开发考虑了几个设计目标：
提供对标准编程语言(例如C)的一小部分扩展，这些扩展可实现并行算法的直接实现。使用CUDA C / C ++，程序员可以专注于算法的并行化任务，而不必花时间在其实现上。
在应用程序同时使用CPU和GPU的情况下支持异构计算。应用程序的串行部分在CPU上运行，并行部分被卸载到GPU。这样，CUDA可以增量地应用于现有应用程序。CPU和GPU被视为具有各自内存空间的单独设备。此配置还允许在CPU和GPU上同时进行计算，而不会争用内存资源。
具有CUDA功能的GPU具有数百个内核，这些内核可以共同运行数千个计算线程。这些内核具有共享资源，包括寄存器文件和共享内存。片上共享内存允许在这些内核上运行的并行任务共享数据，而无需通过系统内存总线发送数据。
1、高性能
CUDA软件平台经过高度优化，可在NVIDIA GPU上执行，并且比仅限CPU的选择速度快2至5倍。
2、特定领域的图书馆
高级库支持跨域的GPU加速，包括线性代数，图像处理，深度学习和图形分析。
3、开发一次，随处部署
CUDA软件平台可跨GPU系列工作，因此您可以在任何平台上开发，而无需担心最终的部署环境。
4、集成开发环境
IDE带有用于调试的图形和命令行工具，识别GPU和CPU上的性能瓶颈，并提供上下文相关的优化指导。
5、语言整合
使用您已知的编程语言开发应用程序，包括C，C ++，Fortran和Python。
更好的进行电脑的使用，轻松掌握电脑。
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