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1、什么是CUDA? CUDA (Compute Unified Device Architecture)是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型。 它的主要目标是: 让程序员可以使用 GPU (图形处理器)来执行通用计算任务，而不仅. 给大家分享下实测把，这两个显卡差距真的很小，但售价却出奇的差距很大，RTX5080算是小旗舰，可能很多公用需求，也落到这个档次了吧？！玩游戏自然是买便宜的RTX5070Ti划算。 R7 7800X 3D. 请问各位大佬，高版本CUDA能否安装低版本PYTORCH？ 本人CUDA11.1，因需要，想安装1.6.0的pytorch，不知道能否使用？ 显示全部 关注者 52

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深度学习pytorch训练时候为什么GPU占比很低? ，但是增加batchsize之后显示CUDA:out of memory? [图片] 显示全部 关注者 120 被浏览 本人是NLP搬砖工，并不专门研究CUDA算子。我看了几个回答没看见特别通俗易懂的，所以我想尝试以一个外行人的身份给其他外行人解释。所以我主要注重懂，而不是准。 在CUDA生态的最低层就是硬. 但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行，而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor，期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。 由于这一根本区别，二者在很多.

为什么CUDA是NVIDIA的护城河？ 因为它软硬结合，成为了深度学习领域事实上的行业标准，只要黄的脑子不作大死，这个行业一天不完蛋他就有一天的肉吃。

CUDA，全称 Compute Unified Device Architecture，是 NVIDIA 在 2016 年推出的一种通用并行计算平台和编程模型，它利用 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎以比 CPU 更有效的方式解决许多复杂的计算. Nvidia在深度学习领域的投入较早，一些常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等最初开发时选择了支持CUDA，因此这些框架的生态系统中的大部分资源和库也是基于CUDA进行优化和开发的。 所. SM在FP64 Cuda Cores和FP32 Cuda Core基础上增加了INT32 Cuda Core，意味着可以执行INT32的操作。 更重要的是，引入了 张量核Tensor Core模块，用于执行融合乘法加法。