本文目录
- 网吧安装cuda
- cuda是什么意思
- cuda是什么
- CUDA各版本之间有什么区别
- CUDA是什么主要应用在什么地方
- CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗
- 显卡cuda越多越好吗
- cuda cores越高越好吗
- GPU 核心频越大越好吗
网吧安装cuda
方法如下：选择好自己所需版本，这里是我推荐的选择，然后点击Download。cudnn官网地址，直接寻找并下载7.4.1.5版本的cudnn。下载完后应该是两个文件。1、打开cuda.exe进行安装，可能会出现提示，选择OK即可。2、同意并继续。3、这里我们选择【自定义】，然后下一步。4、这里是安装的驱动程序组件，默认全选，然后下一步。5、直接默认装在C盘，这样可以防止各种出错。6、这里提示没有CUDA的器，不用管它，勾选了然后Next，等待安装。7、可能有些同学会报安装失败，这里不用担心，只是一两个工具没有装上，不影响。安装完成后，解压刚刚下载的第二个文件，即Cudnn的压缩包，然后进入cuda目录，复制这些文件。8、进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0中，将刚刚复制的文件粘贴到这里，到此安装完成。9、安装成功。
cuda是什么意思
cuda
读法：
英
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
扩展资料：
近义词：
crafty
读法：
英
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
cuda是什么
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™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™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™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。
CUDA各版本之间有什么区别
具体区别：
以现在比较常见的CUDA8.0，9.x，10.x为例，从计算库和支持的计算架构两个方面来罗列一下他们的区别：
计算库：
CUDA8.0支持的lib/中有很常用的：cublas（基础线性代数计算库，Basic Linear Algebra Subprograms）,cufft（快速傅里叶变换）,curand（随机数）,cusparse（稀疏矩阵），cusolver（解线性方程组）等等。
CUDA9.0在cusolver，cugraph库中加入了新算法；加速了cublas，cufft中的算法；引入了Cooperative Groups来优化线程同步问题。
CUDA9.2对RNN和CNN都做了一些专属加速；给cuFFT再次加速；加入了cutlass（自定义的线性代数运算）。
CUDA10.0加入了nvJPEG（jpg图像处理库），应当可以加速dataloader；优化了cublas和cufft的性能。
摘要：
CUDA是英伟达的GPU通用计算（GPGPU，General Purpose comuputing on GPU)架构。不同版本的CUDA的区别主要在“GP”和“GPU”上：
1、支持的计算库多少和计算销量（GP）。
2、支持的GPU架构新旧（GPU）。
当然还有一些对语言版本的支持，编译器的优化（CUDA9开始支持c++14，gcc6），bug fixes等等。
CUDA是什么主要应用在什么地方
CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，主要运用在显卡方面。
CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，使gpu能够解决复杂的计算问题。它包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言编写CUDA架构的程序，在支持CUDA的处理器上运行超高性能。CUDA3．0已经支持c＋＋和FORTRAN。
发展现况：
支持CUDA的gpu已经售出了超过1亿，成千上万的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件开发工具来解决专业和家庭应用中的问题。这些应用范围从视频和音频处理和物理效果模拟到石油和天然气勘探、产品设计、医学成像和科学研究。
CUDA的核心是三个重要的抽象：线程组层次结构、共享存储和barrier同步，这可以很容易地暴露给程序员，作为C语言的最小扩展。
CUDA软件栈由几个层组成，一个硬件驱动程序、一个应用程序编程接口（API）及其运行时，以及两个高级通用数学库CUFFT和CUBLAS。硬件被设计为支持轻量级驱动程序和运行时层，从而提高性能。
CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗
（对于专业级显卡，游戏卡不讨论，因为阉割科学计算能力了）直接影响cuda计算速度的就是cuda核心数量，也就是流处理器。数量越多，同频率下计算能力就越好。当然，频率，核心数一样的话，频率高的算的快。间接影响计算速度的是架构，也就是执行效率。
显卡cuda越多越好吗
理论上来说，显卡cuda越多越好。因为cuda越多，计算的速度是越快的。当然了，也还有架构的问题。有的时候架构改进了，可能cuda少了，但是性能还是提升的。在不考虑架构的情况下数量越多，同频率下计算能力就越好。当然，频率，核心数一样的话，频率高的算的快。间接影响计算速度的是架构，也就是执行效率。
显卡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。
cuda cores越高越好吗
对，数量越多，性能越好。Nvidia显卡性能和CUDACores的数量基本上呈线性关系。但到了GT600系列的时候，要将Cores的数量除以4，再和之前几代Nvidia显卡相比较。
GPU 核心频越大越好吗
GPU 核心频率当然是越大越好。（架构相同的时候）但是GPU的频率没有显存频率重要。