英伟达显卡cuda算力

❶ 英伟达显卡太新不支持CUDA怎么办

不是显卡太新，nv每发布显卡都会有对应的驱动
你这个情况要么是显卡质量问题，要么就是下载的老版本驱动
试试驱动精灵吧

❷ cuda支持的显卡

英伟达的显卡基本上都支持

❸ 如何开启I7_4710mq核心显卡的cuda还有英伟达GTX850这两张显卡的CUDA

很明显你inter hd是集成显卡，850m是独显。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，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。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。
建议你可以去官网看看产品介绍，GTX 850M是支持，但需要应用程序支持 CUDA 技术。
NVIDIA CUDA 是什么？
NVIDIA CUDA 是 NVIDIA 并行计算架构在 GPU 中的名称。NVIDIA 提供了 NVIDIA CUDA 架构编程的全套工具包，其中包括编译器、调试器、分析器、库以及开发者交付运用 CUDA 架构的生产质量产品所需的其它信息。NVIDIA CUDA 架构也支持 C 和 Fortran 等标准语言，以及 OpenCL 和 DirectCompute 等用于 GPU 计算的 API。
使用 NVIDIA CUDA 的性能提升如何？
这要取决于具体问题在该架构上的映射情况。对于数据并行应用，提速 10 倍到 200 倍不等。
有关使用 NVIDIA CUDA 加速应用程序的示例，请查看 NVIDIA CUDA 专区网页 www.nvidia.cn/cuda
NVIDIA CUDA 支持哪些操作系统？
NVIDIA CUDA 支持 Windows XP、Windows Vista、Windows 7、Linux 和 OS X。这些操作系统的 32 位和 64 位版本都支持。
哪些应用支持NVIDIA CUDA ？
一些消费类应用示例
Badaboom – 视频编码
MotionDSP – vReveal (视频增强 – 降噪、提高分辨率、稳定图像)
ArcSoft – SimHD (提升到高清)
CyberLink– PowerDirector 7 (编码、视频过滤)
Pegasys – TMPGEnc 4.0 Xpress (视频过滤，包括降噪、锐化)
SETI@home (分析搜寻外星人的无线电望远镜信号)
对于游戏玩家而言，「镜之边缘」、「圣域2」以及「雪域危机」等游戏可以用 NVIDIA CUDA 来进行 PhysX 游戏加速
CUDA 是一种编程语言吗？
CUDA 是我们用于 GPU 计算的架构，能在 GPU 上运行标准 C 语言。为实现这一点，NVIDIA 定义了一套通用计算指令集 (PTX) 和一小部分C语言扩展集，从而让开发者充分利用我们 GPU 中强大的并行计算能力。Portland Group 为 NVIDIA CUDA 架构上的 Fortran 提供支持，而其它一些公司则为 Java、Python、.NET 等其它语言提供支持。
我们用术语 “CUDA C” 来描述开发者指定 GPU 上要执行的功能、GPU 内存如何使用、应用程序如何使用 GPU 的并行处理功能所使用的语言和一小部分扩展集。
NVIDIA 的 C 语言编译器是使用 Edison Design Group C 语言分析器及 Open64 编译器构建的，并且它进行了扩展以支持 CUDA C 扩展。很多CPU公司在他们的编译器中都广泛使用 EDG 分析器和 Open64 编译器。

❹ 现在常用的英伟达显卡支持cuda技术吗

依旧使用CUDA流处理器

❺ 哪些NVIDIA显卡支持CUDA技术

从硬件层面上说，NVIDIA从Geforce9XXX系列显卡，也就是G92/G94/G96核心开始支持CUDA技术。前一代G80核心系列也能够部分支持CUDA技术，但性能效率和软件兼容性不完善。
但NVIDIA通过在驱动层面上的优化，让从geforce8XXX系列显卡开始往后的产品，全部支持CUDA通用计算技术。也就是说从G80/G84/G86核心开始，往后的产品都支持CUDA技术。

❻ 所有nvidia的显卡都支持cuda吗

别太老的都可以，主要是怕爆显存

❼ NVIDIA显卡支持CUDA，什么是CUDA

关于CUDA：

CUDA（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。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。

关于NVIDIA CUDA技术
NVIDIA CUDA技术是当今世界上唯一针对NVIDIA GPU（图形处理器）的C语言环境，为支持CUDA技术的NVIDIA GPU（图形处理器）带来无穷的图形计算处理性能。凭借NVIDIA CUDA技术，开发人员能够利用NVIDIA GPU（图形处理器）攻克极其复杂的密集型计算难题，应用到诸如石油与天然气的开发，金融风险管理，产品设计，媒体图像以及科学研究等领域。
CUDA™ 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA开发环境包括:

nvcc C语言编译器
适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库
分析器
适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版）
CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供）
CUDA编程手册
CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括:

并行双调排序
矩阵乘法
矩阵转置
利用计时器进行性能评价
并行大数组的前缀和（扫描）
图像卷积
使用Haar小波的一维DWT
OpenGL和Direct3D图形互操作示例
CUDA BLAS和FFT库的使用示例
CPU-GPU C—和C++—代码集成
二项式期权定价模型
Black-Scholes期权定价模型
Monte-Carlo期权定价模型
并行Mersenne Twister（随机数生成）
并行直方图
图像去噪
Sobel边缘检测滤波器
MathWorks MATLAB® 插件 (点击这里下载)
新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。要查看完整的列表、下载代码，请点击此处。

技术功能
在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言
为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案
CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。
支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器
标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库
针对计算的专用CUDA驱动
经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道
CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作
支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统
为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问。

❽ NVIDIA显卡的的CUDA核心是什么

CUDA核心，理论上流处理器缩写是SP。但NVIDIA自己称呼他们的SP是CUDA Core。

CUDA Core只是N卡流处理器而已,只是一个流处理器名词。

CUDA是一个统一计算架构，属于软件+硬件架构统称。他不是一个软件也不是一个纯硬件。而是软硬结合的计算体系。

你可以理解为CUDA是一个基于NVIDIA GPU平台上面NV自己定制的特殊计算体系。是NV自己发明的运算算法，在NV平台和软件支持上面才能发挥最高效率。CUDA在NVIDIA定义是一种类C语言，本身兼容C语言。CUDA虽然是一种独立语言提供开发学习，但CUDA本身和C差距不算非常巨大，很多有经验的开发者很快能学会。

CUDA在全球属于NVIDIA私人生态区，他的势力并不比IOS小。甚至在高端计算领域和图形领域。CUDA算的上是权威标准。 Quadro和Tesla这2个统治世界的著名计算平台就是靠着CUDA生态区才能提供客户一体化服务，否则如果大家都像AMD那样只卖个浮点看起来很高的物理节点，那么老黄根本不敢自封视觉运算公司，那不是普通半导体公司搞的授权么？

CUDA是一个计算结构，是一个理念。是一个软硬平台，是一个NV提供综合性服务的东西。他不是一个显卡授权，也不是一个集群。也不是一个驱动。

❾ 英伟达的 Tesla GPU 性能有多强劲，跟普通 GPU 的主要区别是什么

目前高端的NVIDIA显卡有Geforce，Quadro，Tesla 三个系列的产品，并且他们都支持 NVIDIA CUDA并行计算平台。 然而 NVIDIA GeForce 和 NVIDIA Quadro 分别是为消费级图形处理和专业可视化而设计的，只有 Tesla 产品系列是完全针对并行计算而设计的，可提供独有的计算特性。由于Tesla系列产品的专业性，所以就注定了它肯定要用在相关的领域，比如：地震处理, 信号与图像处理, 视频分析等对图形运算要求比较高的行业。

再就是英特尔的PHI卡了，也是GPU运算，与Tesla也不分上下。

我们是丽台DAILI，有问题HI。