cuda算力是什么意思

『壹』 CUDA是什么

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。
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。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此N卡厂商推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
目前只有G80平台的N卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。
CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2003集成在一起。
目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。当然还有就是Geforce8系列显卡高昂的价格问题了。
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。
从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。
开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前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。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。
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。
由于目前存在着多种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。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。目前基于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

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

『贰』 显卡上面带CUDA什么意思或VIAM什么意思

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。
CUDA�6�4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�6�4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�6�4的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。 另一个VIAM你可能是打错字了在ATI上无VIAM技术,可能是Avivo.AVIVO技术能提高2D影像质素。在TV Card ATi Theater 550出现过,现加入到显视卡中。Radeon X1 Series全系列都会支援此技术。AVIVO是nVidia Pure Video的对手,技术上,AVIVO比PureVideo更强。 AVIVO令色彩更鲜艳，更细致，更清晰，更锐利。 AVIVO技术是针对视频播放中的Capture、Encode、Decode、Process及Display五个项目。
Capture方面
强化讯号来源，自动调整影像的亮度及对比度；采用12-bit转换器，减少转换时的资料损失；硬件去噪声可以呈现更纯净的画面。
Decode方面
核心硬件支援H.264、VC-1、WMV9、MPEG-4等格式解码，降低CPU的使用率。
Encode方面
VPU搭配了一个附属软件，用来执行影片转码，这个软件支援H.264、VC-1、WMV9、WMV9 PMC、MPEG-2、MPEG-4、DivX等格式转码。
Process方面
AVIVO支援De-Interlacing、Video Scaling,Spatial Temporal
Vector Adaptive de-interlacing
减低影像锯齿,和画面上的一条一条线
advanced video scaling
按比例缩放来源影像,减少锯齿及毛边
Display方面
Radeon X1800XT 内建两组Dual Link TMDS Transmitters，解像度最高支援2560 x 1600
支援10Bit显示引擎
支援双DVI输出
Gamma校正
色彩校正
但是不要想因为AVIVO技术,在观看电影和玩游戏等娱乐行为中做到什么明显的改变,技术只是对细微地方的改良而不是一项本质的革新.

『叁』 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。

『肆』 NVIDIA显卡G210 控制面板中CUDA-gpus 什么意思我打CS 怎么设置默认是全部！

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。

『伍』 cuda是什么意思

cuda

读法：

英['kuːdə]美['ku:də]

解释：

n. 奸诈而贪婪的人（等于barracuda）

n. (Cuda)人名；(塞)楚达；(意、罗)库达

用法：

NVIDIA CUDA并行运算技术 ; 计算统一设备架构

Cuda-panthaka注荼半托迦

CUDA Core流处理器

(5)cuda算力是什么意思扩展阅读：

近义词：

crafty

读法：

英[ˈkrɑːfti]美[ˈkræfti]

解释：

adj. 狡猾的；灵巧的

用法：

Crafty Millionaire狡诈的百万富翁 ; 精明的百万富翁

Crafty Couture品牌名称

crafty sycophant奸佞

『陆』 请问各位大神 现在总说cuda什么的好 销售人员也总说显卡有cuda 怎么怎么样的 cuda到底是什么 有啥好处

CUDA有两个含义。

一是指CUDACore。即CUDA核心，NVIDIA显卡从Fermi架构起开始采用，Kepler架构亦沿用。CUDA核心是架构中最核心部分也是数量占绝对优势的部分，其实际上就是一个ALU，习惯上也可以叫做流处理器，是N卡的最基本运算单元。Fermi架构通常每组SM单元包含48个CUDACore，而Kepler架构每组SMX则包含192个。CUDACore的数量规模从根本上直接决定显卡的运算规模，也直接影响显卡的性能。GPU-Z中N卡的“着色器数量”（Shaders）里的数值即为CUDA核心的数量（注意仅限于Fermi和Kepler架构）。下面简单附上一张GK104核心剖析图，图中每个绿色小方块都代表一个CUDA核心。想要深入了解CUDA核心的工作原理还需要理解架构原理，这里不再介绍。

二是指CUDA环境，CUDA全称，是NVIDIA推行的一种通用计算架构，与OpenCL、DirectCompute等一样也是API的一种，基于C语言开发，特别针对CUDA核心架构的GPU开发，包含了多种先进的通用技术技术，例如并行架构等等。程序开发人员可以利用CUDA平台实现NVIDIA显卡的通用计算，利用GPU来参与大规模运算。

CUDA计算多用于专业领域，消费级市场应用不大。销售人员借此概念玩悬乎罢了。

『柒』 显卡设置里的CUDA是什么

CUDA（Compute Unified Device Architecture），通用并行计算架构，是一种运算平台，包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。

只要使用一种类似于C语言的CUDA C语言，就可以开发CUDA程序，从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力，而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务，再交由GPU处理。

CUDA体系结构的组成

开发库：开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。

运行期环境：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。

驱动：CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。也就是需要安装有nVIDIA硬件的电脑上安装相应的驱动来实现CUDA通用运算。

『捌』 CUDA并行计算技术是啥意思，此技术意义何在 [硬件]

CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 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。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。 目前只有G80平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。 CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。 目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。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。 从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。 开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前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。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。 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。
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『玖』 vray for su有三种渲染引擎，cpu、cuda和rtx,分别是什么意思呢

cpu是指用CPU进行渲染，是渲染最慢但最成熟的渲染技术
cuda是使用CPU和显卡（N卡）的一种混合渲染方式，渲染速度较快
rtx是指使用20系列的N卡渲染方式，硬件是gtx 1650 、Rtx2060 \rtx2070及以上的配置可以有先选择这种渲染方式

『拾』 gpu计算能力1.0是什么意思

计算能力是Nvidia公司在发布CUDA（统一计算架构，Compute Unified Device Architecture，一种对GPU进行编程的语言，类似于C语言对CPU进行编程）时提出的一个概念。因为显卡本身是一个浮点计算芯片，可以作为计算卡使用，所以显卡就具有计算能力。不同的显卡具有不同的计算能力，为了以示区分，Nvidia就在不同时期的产品上提出了相应版本的计算能力x.x。计算能力1.0出现在早期的图形卡上，例如，最初的8800 Ultras和许多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，与这些显卡相应发布的是CUDA1.0。今天计算能力1.0已经被市场淘汰了。此后还有计算能力1.1，这个出现在许多9000系列图形卡上。计算能力1.2与GT200系列显卡一起出现，而计算能力1.3是从GT200升级到GT200 a/b修订版时提出的。再往后还有计算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新发布的版本是计算能力6.1，由最新的帕斯卡架构显卡所支持，同时CUDA版本也更新到CUDA8.0。

对于普通用户无需关心显卡的计算能力，只有GPU编程人员在编写CUDA程序，对GPU的计算进行开发时才关心这个问题。只要知道自己电脑所带的显卡型号就能查询到相应的计算能力，这里贴上官方网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。