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CUDA

网络统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture)；Common Unified Device Architecture；统一计算架构

CUDA

网络释义

CUDA

统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture)

本文采用统一计算设备架构（CUDA）[8]进行PPI算法优化实现。CUDA是一种将GPU作为数据并行计算设备的软硬件体系。

Common Unified Device Architecture

...好的 GPGPU 的使用而受到影响。ATI 的 Stream 技术和 NVIDIA 的 Common Unified Device Architecture (CUDA) 架构都是 …

统一计算架构

本文设计并实现了GPU平台下，基于统一计算架构(CUDA)的并行灰度模型，可应用于大规模星模拟器的快速灰度模拟。首先分 …

流处理器

差别不是很大，主要是流处理器（CUDA）数量不同，频率也有点不同。性能相差20%-30%。

统一设备架构(Computer Unified Device Architecture)

基于统一设备架构(CUDA)的通用图形处理器(GPGPU)具有强大的数据处理能力与高速计算性能,可将图形处理器的并行计算能 …

例句：

David talked about expanding CUDA other hardware vendors , and the fact that this is going to require them to implement support for C .

David 谈到想其他硬件厂商推广 CUDA 的事情，并要求他们实现对 C 的支持。

So what will it take to make CUDA a standard , or at least the ability to run general computing tasks written in C on a GPU?

那么是否会让 CUDA 成为业界标准，或者至少是让 GPU 运行 C 代码的通用计算任务？

CUDA for C and Brook + will likely have more of a place in just trying out ideas before settling on a final direction .

采用 CUDA 的 C 和布鲁克 +将可能有更多的地方只是尝试的想法解决之前，就最后的方向发展。

This example shows the parallel prefix sum (also known as " scan" ) of an efficient CUDA implementation of the approach .

本实例展示了并行前缀求和（也称作 “scan ”）的一种高效的 CUDA 实施途径。

Multiple NPN240s can be linked to single or multiple hosts to create multi-node CUDA GPU clusters capable of thousands of GFLOPS.

多个 NPN240 处理器可以链接到一个或多个主机，建立多节点 CUDAGPU 集群，峰值可达数千 GFLOPS 。

Following this, we moved the discussion towards CUDA, as it seemed like a natural progression.

接着，我们很自然地把话题转向了 CUDA 。

When using CUDA , we recommend you always install the latest version of the driver available from the NVIDIA corporate website .

当使用 CUDA 时，我们建议您总是使用从 NVIDIA 官方网站上下载的最新显卡驱动。

Both Brook+ and CUDA for C hide the complexity of setting up the hardware by allowing the driver to handle the details .

这布鲁克 +和采用 CUDA 的 C 隐藏的复杂性，建立了硬件，让司机来处理的细节。

Achieve a highly paralleled algorithm to calculate the simplification error of triangular meshes by using CUDA.

利用 CUDA 实现了高度并行化的网格模型简化误差计算算法。

Beyond that, CUDA for C has done really well in the HPC (high performance computing ) space , but it hasn't caught on in the consumer space .

除此之外，采用 CUDA 的 C 做了很好的高性能混凝土（高性能计算）的空间，但还没有陷入对消费空间。

In this paper, we implement an efficient matrix multiplication on GPU using NVIDIA's CUDA.

本文使用 NVIDIA 的 CUDA 在 GPU 上实现了一个高效的矩阵乘法。

CUDA? technology and multi-core CPUs supporting technology , the converting speed is 6X faster now .

CUDA 技术？技术和多核心 CPU 的支持技术，转换速度更快了 6 倍。

For how to use CUDA implement Neural Network , and use it for processing image in GPU.

文章介绍如何使用 CUDA 实现神经网络，并把他应用在 GPU 图像处理单元上。

CUDA 2. 2 Beta is now available to registered CUDA Developers .

2Beta 测试版可供已注册的 CUDA 开发人员下载。

Something that could never happen with ether CUDA or Brook +.

这决不可能发生乙醚 CUDA 上或小溪 +。

Fixed The picture would become green during an output using CUDA . If this problem occurs again an error arises.

使用 CUDA 输出时画面会变绿，且如果此问题再次发生则出现未知错误。

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