关于 CUDA

不仅仅是一种编程模型

CUDA 计算平台包括 GPU 计算架构中配备的 1000 个一般用途计算处理器、适用于许多常用语言的并行计算扩展工具、用于转变关键应用程序和基于云的计算设备的功能强大的嵌入式加速库。CUDA 产品不仅仅限于热门的 CUDA 工具包CUDA C/C++ 编程语言,我们诚邀您探索 CUDA 生态系统,了解如何加快应用程序运行。

被研究人员广泛使用

自 2006 年推出以来,CUDA 不仅被广泛部署于数千种应用程序,在发表的研究论文中频频出现,而且也受到庞大客户群的支持,已有超过 5 亿的笔记本电脑、工作站、计算集群和超级计算机安装了支持 CUDA 的 GPU。



真实的人 - 真实的成功案例

许多研究人员和开发者已使用 CUDA 平台推动提升其成果的先进水平,您可在 CUDA In Action Spotlight Series (CUDA 应用聚焦系列) 读到其中一些案例。

为所有域加速

您可在软件解决方案页面和行业解决方案页面详细了解适用于天文学、生物学、化学、物理学、数据挖掘、制造、金融等领域的 GPU 加速应用程序。请访问专门的 Geo-Intelligence for Developers (开发者地理情报)页面。阅读一些真实的行业应用程序案例研究

使用入门

软件开发人员、科学家和研究人员可使用以下三种简单方式之一在其应用程序中增加对 GPU 加速的支持。

  • 嵌入 GPU 加速库,以取代或增强 MKL BLAS、IPP、FFTW 等单 CPU 库和其他广泛使用的库
  • 使用适用于加速器的 OpenACC 指令自动并行 Fortran 或 C 代码中的循环
  • 使用 C、C++、C#、Fortran、Java 和 Python 等常见编程语言,开发自定义并行算法和库

立即开始加速您的应用程序吧!具体操作请访问使用入门页面。

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