cuda 之所以能成为 nvidia 的护城河源于这 20 多年来 nvidia 在这个领域持之以恒的大力投入，尤其是早期不计成本的推广力度（几乎只要是有名目的项目都能拿到样卡），与开发者密切协调并 …

那么在整个过程中cuda体现在哪里呢？首先我们用c++写的这个程序，就叫cuda程序，通常是以.cu结尾。然后把这个程序编译为机器码的过程要用到cuda编译器。 为什么我们要用cuda算子 …

cuda是nvidia公司推出的一套编程环境，包括驱动，sdk，toolkit等。 主要是用来进行计算加速，作为协处理器来进行使用。 同时cuda有很多的库，如cublas，cufft等计算库，在用于科学计算 …

啊？是时代变了还是windows的问题，我记得pytorch的cuda和cudnn都是封在whl包里面，不依赖环境cuda版本的啊。只依赖nv驱动版本，但nv驱动新版都是兼容旧版cuda的. 题主直接装一个 …

事实上不仅仅是cuda. 英伟达从cuda里学到的最重要的一课，就是软硬件捆绑。 计算界cuda之所以厉害，不仅仅是因为它可以调用GPU计算， 而是它可以调用GPU硬件加速。 GPU计算 ≠ …

换句话说CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用 …

所以，久而久之， cuda就成为了大家开发ai程序的主流工具。 AMD在人工智能方面起步比Nvidia晚，但是现在也在追，我们目前听到的消息是， AMD提供了一个工具， 可以非常方便 …

三、CUDA Toolkit. 然后，我就去安装CUDA了，当然，安装之前要看看自己的驱动版本对应的CUDA版本是多少，链接在这： 然后，就可以去下载对应的CUDA Toolkit了，链接在这： ， …

一、核心数量和功耗‌：rtx 5080和rtx 5070 ti都使用gb203芯片，但rtx 5080拥有10752个cuda核心，而rtx 5070 ti有8960个cuda核心，核心数量增加了约16%‌12。 RTX 5080的TDP为400W， …

就是维护两套编译器，一套适配 CUDA，另外一套是原生的。这么做的优点和缺点都很明显：可以复用 CUDA 的成熟的生态，随之而来的好处是 upstream (就是把你的工作 merge 到社区) 的 …