为什么英伟达如此强大?这就是CUDA的魔力

CUDA核心处理器是硬件,它们在英伟达GPU内充当小型处理单元,作为迷你CPU来处理成千上万的线程。层次化线程组织:CUDA将线程组织成块和网格,简化了并行执行和处理的管理与优化,使开发者能够更好地利用硬件资源。动态并行性:这使得内核(在GPU上执行的函数)能够启动额外的内核,从而启用更灵活、动态的编程模型,并简化递归...

RTX4070ti显卡什么水平 支持CUDA什么版本?

RTX4070TI支持英伟达最新发布的cuda12版本。CUDA12.0为NVIDIA的Hopper和AdaLovelace架构的许多特性公开了可编程功能。支持将虚拟内存管理API与标记为CUDA_VISIBLE_DEVICES的GPU一起使用。应用程序和库开发人员可以通过编程方式更新CUDA流的优先级。改进了CUDA动态并行API,与之前的API相...

一口气了解英伟达,芯片新王凭什么是他?

通过CUDA，英伟达把自己的显卡的边界，从游戏和3D图形处理，扩大到了整个加速计算领域，变成"凡是跟计算相关的领域，英伟达都能够得着，你可能都需要我"。所以很多需要进行大量高速计算的领域，比如航天、生物制药、天气预报、能源勘探等等领域，其实已经非常普遍利用英伟达的显卡来进行计算了。其实，也曾有人尝试做类似的...

分析丨未来的大模型,或许都是A卡来算的?

CUDA生态系统,作为英伟达所独有的并行计算平台与编程模型,现已确立为AI领域及高性能计算任务中的基准标准。AMD所面临的挑战,不仅聚焦于硬件性能的提升,更在于构建一个能够吸引开发人员与数据科学家关注的软件生态系统。为此,AMD已加大对其ROCm(RadeonOpenCompute)软件堆栈的投资力度,并在近期活动中宣布,已成功将AM...

CUDA是英伟达的壁垒,却是其他GPU厂商的泥潭

CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是英伟达在2007年推出的并行计算平台和编程模型,它让开发者能够直接在GPU上编写代码,从而大幅提升计算速度。它的核心在于一种全新的编程模型,这个模型允许开发者利用GPU的并行计算优势,将原本需要大量时间处理的数据计算任务交给GPU来处理,而不是依赖传统的CPU。

英伟达禁止模拟运行 CUDA,中国开发者需要重点关注什么?

英伟达CUDA许可协议的变化,意味着英伟达可能会对CUDA生态逐步增强垄断式的经营策略,导致CUDA生态的封闭发展(www.e993.com)2024年11月22日。中国开发者可能应尝试加强与开源社区合作建立开放的AI编译生态,以避免编译生态垄断带来的封闭和负面因素。OpenCSG创始人陈冉也特别表示,老外对中国GPU产业非常了解,我们国内要想在算力上发力,应该...

“硅仙人”吐槽英伟达CUDA:是树沼,而非护城河

CUDA毫无美感,只是粗暴地堆砌而成。基本上没有人会写CUDA,即便是写了相关代码,其执行速度也不快。这也是为何Triton、TensorRT、Neon、Mojo孕育而出的原因。IT之家注:CUDA工具包是NVIDIA为开发人员提供的一个软件套件,它让开发人员使用NVIDIA的图形处理单元(GPU)来运行通用计算任务,特别是那些需要...

英伟达不允许其他芯片模拟跑CUDA,对国内厂商有什么影响?

NVIDIA的CUDA是一种专用于GPU加速计算的编程模型和开发平台,它可以让开发者利用GPU的并行计算能力来处理各种复杂的数据和任务。CUDA不仅可以应用于游戏、人工智能、科学计算等领域,也可以与其他编程语言和框架进行集成,形成一个完整的生态系统。NVIDIA的CUDA拥有强大的市场份额和影响力,它不仅受到国际上知名企业和机构的...

产业观察:英伟达新规CUDA转换受限,自建生态方是长久之道

CUDA作为英伟达的软件，在与硬件配合后，可以十分高效地驱动AI模型，成为众多AI厂商训练推理大模型时的首选，这也是支撑英伟达在当前AI计算领域统治地位的重要支柱。然而，随着更多具有竞争力的硬件问世，越来越多用户希望能在其他平台上运行他们的CUDA程序。而使用如ZLUDA这类翻译层，在非英伟达硬件上运行CUDA程序是最便捷...

【裁员】瑞典电池制造商Northvolt计划裁员并暂停部分生产

18年前,英伟达从CUDA起步,开始奠定基础,其最根本的优势之一可能是CUDA(计算统一设备架构)中的“U”(统一)。英伟达只有一个适用于所有用途的CUDA平台,它利用相同的底层微架构来实现AI、HPC和游戏。该平台目前拥有400万开发人员。AMD将继续依靠开源ROCm软件堆栈来对抗英伟达,但这需要用户和开源社区的共同努力,后者将承...