精华内容
下载资源
问答
  •  NVIDIA今天公布了CUDA并行计算开发平台更新规划说明,其中特别提到,CUDA 10.2(包括工具包和驱动)将是最后一个支持苹果macOS系统开发、运行CUDA程序版本,未来CUDA将与苹果平台无关。 十多年前,一批采用...

      NVIDIA和苹果的关系一直很糟糕,十几年没有过合作,现在双方的最后一丝关系也破裂了。
      NVIDIA今天公布了CUDA并行计算开发平台的更新规划说明,其中特别提到,CUDA 10.2(包括工具包和驱动)将是最后一个支持苹果macOS系统开发、运行CUDA程序的版本,未来CUDA将与苹果平台无关。

    dd512fb8af2899bcca6abbe76d398461.png

      
      十多年前,一批采用NVIDIA GPU显卡的苹果MacBook Pro笔记本出现瑕疵,双方为此向客户赔偿了一大笔钱,并且闹得非常不愉快,从此苹果无论笔记本还是台式机,一律只用AMD显卡。
      即便是NVIDIA显卡更流行,性能更好,技术更先进,苹果也从未考虑过,比如现在NVIDIA已经支持硬件加速光线追踪,AMD还得等一段时间,苹果也绝不动摇。
      当然,AMD也是竭力服务苹果,提供各种定制产品,比如最新的RX 5500M移动显卡就是由苹果16英寸MacBook Pro首发的。
      其实,苹果在去年的macOS 10.14 Mojave版本中就悄然停止了对于NVIDIA CUDA的支持,迫使Adobe创意套装等支持CUDA硬件加速的软件不得不提醒用户,不要再开启此功能。
      既然苹果已经绝情,NVIDIA也没必要继续维持,终止CUDA对于苹果的支持也在意料之中。

    5276349ecc5d4a68906769059721f287.png
    展开全文
  • 如同标题所言,此版本最大改进,是对CUDA11.1的支持。通过版本升级,katago已经不止Opencl版本,CUDA版本也可以支持目前大火(缺货严重)NVIDIA RTX 30** GPU。虽然作者也提到新支持CUDA11.1版本在Tesla V100计算...

    11月9日,katago最新版本1.7.0推出。如同标题所言,此版本最大的改进,是对CUDA11.1的支持。通过版本升级,katago已经不止Opencl版本,CUDA版本也可以支持目前大火(缺货严重)的NVIDIA RTX 30** GPU。

    虽然作者也提到新支持CUDA11.1版本在Tesla V100计算卡平台上,要慢于CUDA10.2版本(Beware though that on other GPUs CUDA 11.1 might not actually be faster than 10.2 - in one test on a V100 cloud machine, CUDA 11.1 seemed to be slower than CUDA 10.2.)。

    9d0cf1cfe6d6998f49926396ef0e4ba9.png

    但如同老黄在RTX30系列显卡发布会上的豪言:“20年后,我们再回首往事,会发现游戏从今天起腾飞。”

    起飞的不止是游戏,还有深度学习等AI技术的应用。围棋AI也必须跟上技术飞速发展的步伐。

    技术飞速发展时代,不进则退。

    如同上一版本1.6一样,katago加速对新硬件、新软件的支持,对老硬件已经抛弃了。

    3c345a52a4e855f58a55eb8c9b35aea4.png

    家用gtx1660显卡,在1.7.0Opencl版本下,katago 40B权重的benchmark,还能达到82ELO。

    0a4979d9ebb84914b3c3315c6eada2b4.png

    到了1.6.1版本,Opencl版本下,katago 40B权重的benchmark,已经下滑到56-62ELO。

    75f4844f55b49e5f35844f830b25c344.png

    更不用提cuda版本可怜巴巴的40ELO.

    6b5726f39c92a9beec94b96384901135.png

    在1.7.0Opencl版本下,情况略有改进,72ELO依然低于1.5.0版本。

    看来显卡已经是必须更换了。

    此外,腾讯云的GPU服务器,已经提供了cuda及cudnn的预安装,免去了手工安装的时间。但CUDA版本只是10.1,不用说katago的1.7版本,1.6版本都需要重新编译。如果使用opencl版本,性能差距不小,那运行时间比安装时间还要长。

    展开全文
  • 写在前面最近准备尝试跑一跑 TensorFlow GPU 训练模型,平时开发用 MBP,无赖显卡是 AMD 只支持 CPU 训练,但恰有闲置 Win10 笔记本电脑一台显卡 NVIDIA 支持 CUDA® 。Tensorflow GPU 训练加速需要支持 CUDA® ...

    v2-7cc2bb63a5caa1e1e5279a3dc06acc55_1440w.jpg?source=172ae18b

    写在前面

    最近准备尝试跑一跑 TensorFlow GPU 训练模型,平时开发用的 MBP,无赖显卡是 AMD 只支持 CPU 训练,但恰有闲置 Win10 笔记本电脑一台显卡 NVIDIA 支持 CUDA® 。

    Tensorflow GPU 训练加速需要支持 CUDA® 的 GPU 显卡,这里提到的 CUDA 指的是,是 NVIDIA 研发的一种并行计算平台和编程模型,它可以通过利用 GPU 的处理能力,可大幅提升计算性能的技术,更多查看相关内容

    环境搭建过程整体比较简单,查找下载相关工具包需要捣腾一会。

    1 硬件条件

    首先查看自己的显卡型号是否满足条件,TensorFlow 官方文档硬件要求提到了,CUDA® 架构为 3.5、3.7、5.2、6.0、6.1、7.0 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。

    1.1 查看显卡型号

    第一步查看自己的显卡型号,进入 NVIDIA 控制面板,点击系统信息。

    v2-74633ad586378b981209fe6e7a4aebe9_b.jpg

    显卡型号为 GeForce GTX 850M,电脑比较老很早前的。

    v2-29e9f4cd645cd64757b03baa948d9f73_b.jpg

    1.2 查询显卡是否支持 CUDA®

    显卡型号为 GeForce GTX 850M,点击查看支持 CUDA® 的 GPU 卡列表,查看显卡型号是否在支持的列表里面。

    v2-ae3d71d0bea3d732ed7392fb08feabbc_b.jpg

    计算能力为 5,显卡支持 CUDA ,接下来查看 CUDA 驱动版本,NVIDIA 控制面板,系统信息的组件里面。

    v2-0054a1dfca1b13d7387508e4920f69aa_b.jpg

    版本为 11.1.96,在 TensorFlow 支持 CUDA 驱动版本范围上,如果版本过低可查看下面提到的软件下载进行安装升级最新驱动。

    2 软件下载

    2.1 下载安装 NVIDIA® GPU 驱动程序

    输入信息查询显卡驱动,下载安装最新的 NVIDIA® GPU 驱动程序,方便后面支持 CUDA Toolkit 安装 10.1 版本,CUDA Toolkit 10.1 需要驱动版本 418.x 或更高版本。

    v2-e15635bbdca34841e0de2c5b7567c26a_b.jpg

    版本号为 456.71,满足要求,然后下载下来后安装驱动。

    v2-5aebe3b7d85163de07372a4003123a85_b.jpg

    2.2 下载安装 CUDA® Toolkit

    CUDA 工具包提供了用于创建高性能GPU加速应用程序的开发环境。TensorFlow(TensorFlow 2.1.0 及更高版本)支持 CUDA® 10.1 的 CUDA® Toolkit

    v2-32125c572995b4245d9a357090794f37_b.jpg

    选择临时文件目录,这里选择了默认设置。

    v2-b69d531ef99906ca29fd6bac82559846_b.jpg

    然后一直下一步,直到这里,如果电脑上面没有安装 Visual Studio 会提示你安装 Visual Studio,如果后续有打算从源码构建 Tensorflow,则需要安装,具体安装内容可查看 在 Windows 环境中从源代码构建

    v2-77225568e423a210dbd4bdaa5fe264dc_b.jpg

    安装完成之后,会自动添加了几个环境变量到系统中,打开终端里面输入 nvcc -V 验证安装结果。

    v2-e356ae08673b5e339c1f8772f1ac2042_b.jpg

    2.3 下载 cuDNN SDK 7.6

    cuDNN 是一个 GPU 加速的深度神经网络库,下载 cuDNN SDK 需要注册 NVIDIA Developer Program,进入下载页面后选择 CUDA 10.1 的 cuDNN 7.6 版本。

    v2-fd6bc933b784badbd48bfe04a4681e85_b.jpg

    下载成功之后将其压缩包解压,拷贝放到 CUDA 目录 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1下面,这里拷贝是指将这三个目录下面的文件拷贝放入到 CUDA v10.1 对应的目录里面。

    v2-0f62fff5c08d4cf9e12b722a994d20fd_b.jpg

    2.4 TensorRT 6.0 (可选)

    用于可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量,可选择 Zip 方式安装,这里可选安装。

    v2-69b256874f62fdd9651f4c84f8fa6e3a_b.jpg

    3 安装 Anaconda

    使用 Anaconda 通过方便管理包依赖问题,,如果觉得 Anaconda 占用磁盘空间过大可以使用 miniconda,平时开发电脑上用的 miniconda,关于miniconda 安装使用可点击这个

    3.1 下载 Anaconda

    • 从官网下载:https://www.continuum.io/downloads 官网速度比较慢,不太推荐。
    • 从清华镜像下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

    3.2 安装 Anaconda

    安装过程也比较简单,需要注意以下两个地方。

    Anaconda 安装使用后占有磁盘空间比较大,如果 C 盘空间有限不推荐安装在 C盘。

    v2-6e255d654deb4a4dcf8bb09b2c7234cc_b.jpg

    下面有两个选择,第一个是将 Anaconda 添加到环境变量中,如果电脑上之前安装了 Anaconda 的另一个版本软件会影响 Anaconda 的使用,添加到环境变量的好处是可以直接打开终端执行相关命令管理包,如果不添加到环境变量也可以在 windows 的开始菜单里面找到 Anaconda Prompt ,然后在打开的终端上执行相关命令管理包,所以这里可以不添加到系统环境变量。

    第二个是将 Anaconda 的 python 3.7 版本设置成我电脑上默认的 python,这样你的 IDE 等编辑器会检测到这个版本,方便后面在 IDE 调试代码的时候可以用到这个版本,如果之前电脑上有装过 python 这里可根据你的情况适当选择。

    v2-5cf5ae1e215de2695673504382d83535_b.jpg

    3.3 配置 Anaconda

    Anaconda 官方的数据包镜像,下载比较缓慢,可以考虑用清华的镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

    将新的镜像地址配置到 .condarc 文件,配置镜像内容可以查看 Anaconda 清华镜像使用帮助

    4 测试

    4.1 安装 TensorFlow

    打开安装好的 Anaconda Navigator, 创建用于测试 tensorflow-gpu 虚拟环境。

    v2-5da5e9089d6475077b85b8d9a059dd20_b.jpg

    需要注意的是,如果你用 pip 安装官方发布的 TensorFlow ,可以直接安装 tensorflow 包即可,即 pip install --upgrade tensorflow,因为官方对于 TensorFlow 1.x,CPU 和 GPU 软件包是分开的,而 2.x 将其打包在一起的,另外 2.x GPU 软件包也有发布的,也可以 pip install --upgrade tensorflow-gpu 安装 GPU 包。

    在使用 conda 安装时, Anaconda Cloud 官方把 TensorFlow 2.x CPU 和 GPU 软件包是拆分了的,应该是为了减小包安装体积。

    使用 conda 安装 tensorflow-gpu,在输入栏输入 tensorflow 选择 tensorflow-gpu 点击 Apply 即可。

    v2-9f94a4141b6a7a01550a016cb1fbcde2_b.jpg

    4.2 运行代码测试安装结果

    打开当前环境的终端或打开 JupytarLab 或者 Notebook 运行以下代码。

    import tensorflow as tf
    from tensorflow.python.client import device_lib
    
    // 打印已有的 GPU 
    print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
    // 打印 GPU 设备名称
    print(tf.test.gpu_device_name())
    // 打印电脑上可以用于计算的设备
    print(device_lib.list_local_devices())
    

    在 JupytarLab 运行结果为

    v2-9ae8c3556eb361e5e7c5edc08af7be66_b.jpg

    打印出来了可用于计算的设备有 CPU 与GPU,并分别打印出它们的信息及 GPU 计算能力,安装成功之后,接下来就可以跑代码训练神经元网络了。

    4.3 一个简单的神经网络测试

    最后来跑一跑常见的一个入门 Hellow World DEMO,根据一个简单的公式和构建一个神经网络,简单预测房屋的价格。

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    from tensorflow import keras
    
    model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
    model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
    xs = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], dtype=float)
    ys = np.array([5.0, 6.5, 8.0, 9.5, 11.0, 12.5], dtype=float)
    model.fit(xs, ys, epochs=1000)
    print(model.predict([7.0]))
    

    假如房子的定价很简单,如果一个带卧室的房子是 15 万 + 35 万,也就是一间带主卧的房子 50 万,两间卧室的房子 65 万,注此类推。

    输入 6 条数据,预测 7 间卧室的房子多少钱,这里把单位缩小,方便神经元网络对数据的处理,输入数据 1 代表一个带卧室的房子,输出 5,表示 50 万。

    v2-527156e945244967417c90110e43cb9f_b.jpg

    训练 1000 次,预测运行结果部分截图如下。

    v2-8986d844df50a6b7a2eaf9fd1355f807_b.jpg

    参考链接

    • TensorFlow 安装 GPU 支持
    • 安装 Tensorflow 2.1.0 版本

    原文首发地址 https://github.com/liuvigongzuoshi/blog

    展开全文
  • 公众号关注“ML_NLP”设为 “星标”,重磅干货,第一时间送达!来自 |csdn地址 |https://blog.csdn.net/wu_nan_nan/article/details/45603299作者 | 吴一奇编辑 |机器...显卡(Video card,Graphics card)全称显示接...
    公众号关注 “ML_NLP设为 “星标”,重磅干货,第一时间送达!

    2c7e124b516520ace9ce7d62a392b613.png

    来自 | csdn

    地址 | https://blog.csdn.net/wu_nan_nan/article/details/45603299

    作者 | 吴一奇

    编辑 | 机器学习算法与自然语言处理公众号

    本文仅作学术分享,若侵权,请联系后台删文处理

    什么是显卡?

    显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置、最重要的配件之一。就像电脑联网需要网卡,主机里的数据要显示在屏幕上就需要显卡。因此,显卡是电脑进行数模信号转换的设备,承担输出显示图形的任务。具体来说,显卡接在电脑主板上,它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来

    原始的显卡一般都是集成在主板上,只完成最基本的信号输出工作,并不用来处理数据。随着显卡的迅速发展,就出现了GPU的概念,显卡也分为独立显卡和集成显卡(见附1)。

    什么是GPU?

    GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢。

    自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期。简单来说,其经过了以下几个阶段的发展:

    1)仅用于图形渲染,此功能是GPU的初衷,这一点从它的名字就可以看出:Graphic Processing Unit,图形处理单元;

    2)后来人们发现,GPU这么一个强大的器件只用于图形处理太浪费了,它应该用来做更多的工作,例如浮点运算。怎么做呢?直接把浮点运算交给GPU是做不到的,因为它只能用于图形处理(那个时候)。最容易想到的,是把浮点运算做一些处理,包装成图形渲染任务,然后交给GPU来做。这就是GPGPU(General Purpose GPU)的概念。不过这样做有一个缺点,就是你必须有一定的图形学知识,否则你不知道如何包装。

    3)于是,为了让不懂图形学知识的人也能体验到GPU运算的强大,Nvidia公司又提出了CUDA的概念。

    什么是CUDA?

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

    注意,并不是所有GPU都支持CUDA。

    CPU和GPU的关系

    在没有GPU之前,基本上所有的任务都是交给CPU来做的。有GPU之后,二者就进行了分工,CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务)。为什么这么分工?这是由二者的硬件构成决定的。

    可以看出,CPU是“主(host)”而GPU是“从(device)”,GPU无论发展得多快,都只能是替CPU分担工作,而不是取代CPU。

    附1:独立显卡和集成显卡的区别。

    所谓集成,是指显卡集成在主板上,不能随意更换。而独立显卡是作为一个独立的器件插在主板的AGP接口上的,可以随时更换升级。

    另外,集成显卡使用物理内存,而独立显卡有自己的显存。一般而言,同期推出的独立显卡的性能和速度要比集成显卡好、快。

    值得一提的是,集成显卡和独立显卡都是有GPU的。

    附2:Nvidia显卡分类。

    GeForce系列:家庭娱乐。打游戏必备;

    Quadro系列:专业绘图设计。视频渲染,经常使用3ds Max、Maya等软件的必备。

    Tesla系列:高端显卡,用于大规模的并行计算。土豪必备。

    另外,目前比较流行的物理引擎PhysX,并不是所有显卡都支持。官方文档上说GeForce 8及之后的显卡都支持。

    结束语:

    CUDA只是一种并行计算架构,相关的概念还有OpenCL、OpenMP等。我们下期再介绍。

    重磅!忆臻自然语言处理-学术微信交流群已成立

    我们为大家整理了李航老师最新书籍的ppt课件,

    2f3dcdef64c779dfbb0dd6798c1554a1.png

    添加小助手领取,还可以进入官方交流群

    注意:请大家添加时修改备注为 [学校/公司 + 姓名 + 方向]

    例如 —— 哈工大+张三+对话系统。

    号主,微商请自觉绕道。谢谢!

    3912e2fcb0adbb9aa142f5fb452aac6e.png

    596bf86314c58b6b74aa31c9a591b2d8.png

    推荐阅读:

    NLP学习(一)——初识NER

    NLP学习(二)——NER综述

    Softmax函数与交叉熵

    ce8a542be5b5a9c0911cb0efd49a3cd5.png

    展开全文
  • 写在前头随着深度学习,人工智能等概念和实践日益流行,ai项目被越来越多传统行业采用。大型ai项目多使用较新软件和技术,且对系统环境(内核,GLIB...docker对GPU的支持不足也困惑了很多机器学习爱好者,好在...
  • 为什么 torch.cuda.is_available() 是 Falsetorch.cuda.is_available(),这个指令...1、确认你的 GPU,是否支持 CUDA(是否支持被 PyTorch 调用)首先,确定你的显卡型号,是否是 NVIDIA 显卡。可以从 任务管理器 或...
  • 铭瑄、盈通作为同德五虎最后两个(除了凄惨红,双敏已经绝迹,昂达鲜有产品),主要以低价存在于...要说明一点,所介绍显卡都是6系同等级起步,至于5系智商卡还有之下亮机卡本着三不原则(不主张,不推荐,不使用)...
  • 查看显卡支持的CUDA版本号 && CUDA显卡驱动版本

    万次阅读 多人点赞 2019-08-14 19:12:10
    一、查看显卡支持的CUDA版本号 二、CUDA显卡驱动版本
  • 支持CUDA的NVIDIA显卡

    千次阅读 2009-04-19 17:22:00
  • 一、Win10如何查看Nvidia支持的CUDA版本 1)打开“控制面板”,点击”硬件和声音“,点击“NVIDIA控制面板”: 2)在Nvidia面板中点击“帮助”,选择:系统信息 3)选择“组件”,找到“NVCUDA.DLL”,即可...
  • CUDA显卡支持

    千次阅读 2013-11-16 11:40:05
    最近在做NVIDIA的CUDA的并行运算学习,在学校用是联想机器,内置了GeForce GT 420独立显卡,和I5 2400CPU。 但是在跑实例时候,效率不高,导致进程长时间占用显卡设备,被系统中断了,然后我就想把I5...
  • CUDA Toolkit Documentation​docs.nvidia.comDownload Drivers​www.nvidia.com算力表 同时可以查看GPU是否支持cudaCUDA GPUs​developer.nvidia.comcuDNN Archive 链接cudnn-archive​developer.nvidia.comCUDA ...
  • 安装CUDA 和cuDNN中需要的网址以及查看显卡支持的CUDA版本: https://zhuanlan.zhihu.com/p/156083821
  • CPU只能一个一个按照顺序进行运算,GPU可以利用多个CUDA核心并行进行运算,GPU浮点算力比CPU更强,另外计算速度标准是TFLOPS(每秒万亿次浮点运算)。 另附英伟达显卡计算力官网查询地址: NVIDIA GPUs ...
  • CUDA Toolkit Documentation​docs.nvidia.comDownload Drivers​www.nvidia.com算力表 同时可以查看GPU是否支持cudaCUDA GPUs​developer.nvidia.comcuDNN Archive 链接cudnn-archive​developer.nvidia.comCUDA ...
  • https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 对于GPU,使用Halide(http://halide-lang.org)进行实验DNN加速。 OpenCV 3.3 使用了加速 dnn 模块,首次在 OpenCV 中出现 Halide,带来了多项优化和其他改进 ...
  • Windows查看显卡支持的CUDA版本号

    千次阅读 2020-05-28 21:54:32
    帮助–>系统信息 查看支持的CUDA版本号—> 9.1.84
  • 如何检查显卡支持哪个版本的CUDA

    万次阅读 多人点赞 2018-10-08 17:33:05
    打开控制面板,然后在右上方搜索框里输入NVIDIA,如下图所示:第一张是打开控制面板时图,第二张是输入... 完成上一步骤后,进入如下界面,在该界面里可以查看NVIDIA一些信息,显卡的驱动版本,如下图左侧...
  • 如何检查显卡支持那个版本的CUDA

    千次阅读 2019-07-12 11:39:22
    1.右键单击桌面空白处,打开NVIDIA控制面板。 2.在弹出的界面中点击‘帮助-->系统信息’ 3.在弹出的界面选择‘组件’。 4.查看显卡支持的cuda版本。 ...
  • WIN10下查看CUDA版本 & 显卡计算能力

    千次阅读 2020-05-30 11:45:03
    显卡计算能力一、查看显卡支持的NVCUDA版本号二、查看自己显卡计算能力 一、查看显卡支持的NVCUDA版本号 1.在 开始菜单 或 右击桌面 打开 NVDIA控制面板 2.点击 系统信息 3.在弹出的 系统信息对话框 , 点击 组件 ...
  • 最新数据直接参考官网: ...CUDA版本必须与所支持的驱动相对应 Component Name Version Information Supported Architectures CUDA Runtime (cudart) 11.2.146 x86_64, POWER, Arm64 cuobjdump 11.2.
  • 【时间】2019.09.08 【题目】如何查看电脑是否支持CUDA支持的CUDA版本 一般NVIDA的GPU才支持CUDA...1、如何知道我的显卡是否支持CUDA加速 2、查看显卡是否支持CUDA支持的版本 3、查看cuda版本 nvcc -V ...
  • winxp_32bit_english_whql.exe NVIDIA Driver for Microsoft Windows XP with CUDA Support (169.21) 我们在运行它的时候,有的就会提示显卡不支持,例如:lenovo T61上的显卡NVS 140m应该是可以支持CUDA的,但是...
  • 如何查看显卡支持的cuda版本号

    万次阅读 2019-05-17 10:13:59
    为了在自己电脑上安装tensorflow-gpu版本 遇到了许多问题 如果要安装gpu版本必须要安装cuda 帮助-》系统信息-》
  • 最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面信息。第0步是安装环境,配置环境。首先到TensorFlow官网查看在... 第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢!答案是否定。因为CUDA...
  • NVIDIA今天公布了CUDA并行计算开发平台更新规划说明,其中特别提到,CUDA 10.2(包括工具包和驱动)将是最后一个支持苹果macOS系统开发、运行CUDA程序版本,未来CUDA将与苹果平台无关。十多年前,一批采用NVIDIA ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,322
精华内容 528
关键字:

cuda支持的显卡