CUDA (original) (raw)
CUDA (akronym z angl. Compute Unified Device Architecture, výslovnost [ˈkjuːdə]) je hardwarová a softwarová architektura, která umožňuje na vybraných GPU spouštět programy napsané v jazycích C/C++, Fortran nebo programy postavené na technologiích OpenCL, a jiných. Použití této architektury je omezeno pouze na grafické akcelerátory a výpočetní karty společnosti nVIDIA, která ji vyvinula. Konkurenční technologie společnosti AMD se nazývá AMD FireStream (dříve Close To Metal). Obě společnosti jsou také členy Khronos Group, která zajišťuje vývoj OpenCL.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | CUDA تلفظ كودا هي اختصار لعبارة Compute Unified Device Architecture هي معمارية للحوسبة المتوازية وضعتها شركة إنفيديا. كودا هو محرك الحساب في وحدة معالجة الرسومات التي يستطيع المبرمجون التحكم بها باستخدام لغات البرمجة القياسية. يستخدم المبرمجون عادة 'سي لكودا' ('C for CUDA') لبرمجة خوارزميات ليتم تنفيذها على وحدات معالجة الرسوميات. تدعم معمارية كودا مجموعة واسعة من واجهات الحساب بما في ذلك أوبن سي أل، دايركت كومبيوت كما يوجد مغلفات تنتجها أطراف أخرى تدعم بايثون، فورتران، جافا وماتلاب. تحتوي أحدث برامج تشغيل وحدات الرسوميات على جميع العناصر الضرورية لبرنامج كودا. يعمل برنامج كودا مع جميع وحدات معالجة الرسومات من إنتاج شركة إنفيديا من سلسلة G8X فصاعدا، بما في ذلك جي-فورس، كوادرو وسلسلة تسلا. يوفر برنامج كودا للمطورين الوصول إلى مجموعة الأوامر الأصلية والذاكرة لعناصر الحساب المتوازي في وحدات معالجة الرسوميات الداعمة لكودا. باستخدام برنامج كودا، تصبح أحدث وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا مفتوحة بفعالية وحدة المعالجة المركزية. لكن على عكس وحدات المعالجة المركزية، فإن وحدات معالجة الرسومات لها معمارية متوازية "متعددة النوى"، ولكل نواة القدرة على إجراء الآلاف من العمليات في وقت واحد. وإذا كان البرنامج مناسب لمثل هذا النوع من العمليات، فيمكن لوحدة معالجة الرسوميات عندها تقديم فوائد كبيرة فيما يتعلق بالأداء. (ar) CUDA (acrònim de Compute Unified Device Architecture (Arquitectura de còmput de dispositius unificats)) és una plataforma de computació paral·lela i model d'Interfície de programació d'aplicacions (API) creada per Nvidia per permetre a desenvolupadors i enginyers de programari accelerar l'execució dels seus codis fent servir Unitats de processament gràfic (GPU) amb capacitat CUDA per a processament de caràcter general. La plataforma CUDA és una capa de software que dona accés directe al conjunt virtual d'instruccions de la GPU i als seus elements de comput paral·lel a efectes d'executar nuclis de cómput (CUDA Kernels). La plataforma va ser desenvolupada amb l'objectiu de treballar conjuntament amb llenguatges de programació com C, C++ i Fortran, tot i que posteriorment ha acabat implementant-se en un com Java, Lua, MATLAB… Aquesta accessibilitat facilita als especialistes de programació paral·lela l'ús dels recursos que ofereix una GPU, en contrast amb altres APIs natives pròpiament de la prográmacio de gráfics (com o OpenGL), les quals tenien un enfóc purament gráfic i requerien grans coneixements en aquest ambit. CUDA dona suport a entorns de treball (Frameworks) orientats a la programació amb acceleradors com OpenACC i OpenCL. (ca) CUDA (akronym z angl. Compute Unified Device Architecture, výslovnost [ˈkjuːdə]) je hardwarová a softwarová architektura, která umožňuje na vybraných GPU spouštět programy napsané v jazycích C/C++, Fortran nebo programy postavené na technologiích OpenCL, a jiných. Použití této architektury je omezeno pouze na grafické akcelerátory a výpočetní karty společnosti nVIDIA, která ji vyvinula. Konkurenční technologie společnosti AMD se nazývá AMD FireStream (dříve Close To Metal). Obě společnosti jsou také členy Khronos Group, která zajišťuje vývoj OpenCL. (cs) CUDA (früher auch Compute Unified Device Architecture genannt) ist eine von Nvidia entwickelte Programmierschnittstelle (API), mit der Programmteile durch den Grafikprozessor (GPU) abgearbeitet werden können. In Form der GPU wird zusätzliche Rechenkapazität bereitgestellt, wobei die GPU im Allgemeinen bei hochgradig parallelisierbaren Programmabläufen (hohe Datenparallelität) signifikant schneller arbeitet als die CPU. CUDA wird vor allem bei wissenschaftlichen und technischen Berechnungen eingesetzt. (de) CUDA (or Compute Unified Device Architecture) is a parallel computing platform and application programming interface (API) that allows software to use certain types of graphics processing units (GPUs) for general purpose processing, an approach called general-purpose computing on GPUs (GPGPU). CUDA is a software layer that gives direct access to the GPU's virtual instruction set and parallel computational elements, for the execution of compute kernels. CUDA is designed to work with programming languages such as C, C++, and Fortran. This accessibility makes it easier for specialists in parallel programming to use GPU resources, in contrast to prior APIs like Direct3D and OpenGL, which required advanced skills in graphics programming. CUDA-powered GPUs also support programming frameworks such as OpenMP, OpenACC and OpenCL; and HIP by compiling such code to CUDA. CUDA was created by Nvidia. When it was first introduced, the name was an acronym for Compute Unified Device Architecture, but Nvidia later dropped the common use of the acronym. (en) CUDA son las siglas de Compute Unified Device Architecture (Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cómputo) que hace referencia a una plataforma de computación en paralelo que incluye un compilador y un conjunto de herramientas de desarrollo creadas por Nvidia que permiten a los programadores usar una variación del lenguaje de programación C (CUDA C) para codificar algoritmos en GPU de Nvidia. Por medio de wrappers se puede usar Python, Fortran, Julia y Java en vez de C/C++. Funciona en todas las GPU Nvidia de la serie G8X en adelante, incluyendo GeForce, Quadro, ION y la línea Tesla. Nvidia afirma que los programas desarrollados para la serie GeForce 8 también funcionarán sin modificaciones en todas las futuras tarjetas Nvidia, gracias a la compatibilidad binaria provista por el conjunto de instrucciones PTX (Parallel Thread Execution). CUDA intenta explotar las ventajas de las GPU frente a las CPU de propósito general utilizando el paralelismo que ofrecen sus múltiples núcleos, que permiten el lanzamiento de un altísimo número de hilos simultáneos. Por ello, si una aplicación está diseñada utilizando numerosos hilos que realizan tareas independientes (que es lo que hacen las GPU al procesar gráficos, su tarea natural), una GPU podrá ofrecer un gran rendimiento en campos que podrían ir desde la biología computacional a la criptografía, por ejemplo. El primer SDK se publicó en febrero de 2007 en un principio para Windows, Linux, y más adelante en su versión 2.0 para macOS. Actualmente se ofrece para Windows XP/Vista/7/8/10, para Linux 32/64 bits y para macOS. (es) CUDA konputazio paralelorako plataforma bat da. izena Compute Unified Device Architecture kontzeptuaren akronimoa da (Konputatzeko Gailuen Arkitektura Batua). Plataformak -k sortutako konpiladore bat eta garapenerako tresna multzo bat dauzka. Algoritmoak nVidia-ren GPUan kodetzeko aukera ematen die programatzaileei C programazio-lengoaiaren aldaera bat erabiliz. gehigarrien bidez Python, Fortran eta Java ere erabili ahal dira C/C++ lengoaiaren ordez. nVidiaren GPU guztiekin dabil G8X serietik aurrera: GeForce, Quadro, ION eta Tesla lerroa barne. GPUak helburu orokorreko PUZarekiko dituen abantailak ustiatzen saiatzen da CUDA, bere nukleo anitzek eskaintzen duten paralelismoarekin, konputazio-hari kopuru handia aldi berean abiatzeko aukera ematen duena. Beraz, aplikazio bat diseinatu bada independente diren hainbat hari erabiliz (GPUek grafikoak prozesatzerakoan egiten dutena), GPUa gai izango da errendimendu handia eskaintzeko; Biologia konputazionalean, edo kriptografian, adibidez. Lehen SDK 2007ko otsailaren hasieran kaleratu zen, Windows eta Linux-erako, eta geroago, 2.0 bertsioan Mac OS-erako ere bai. CUDA freewarea da, doanik deskargatu eta erabil daiteke, baina ez da software libre, kodea ez da irekia. (eu) CUDA (initialement l'acronyme de Compute Unified Device Architecture) est une technologie de GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), c'est-à-dire utilisant un processeur graphique (GPU) pour exécuter des calculs généraux à la place du processeur central (CPU). En effet, ces processeurs comportent couramment de l'ordre d'un millier de circuits de calcul fonctionnant typiquement à 1 GHz, ce qui représente un potentiel très supérieur à un processeur central à 4 GHz, fût-il multicœurs et multi-threads. Cette utilisation requiert que le calcul à effectuer soit parallélisable. CUDA permet de programmer des GPU en C++. Elle est développée par Nvidia, initialement pour ses cartes graphiques GeForce 8 Series, et utilise un pilote unifié utilisant une technique de streaming (flux continu). Le premier kit de développement pour CUDA est publié le 15 février 2007. (fr) CUDA (acronimo di Compute Unified Device Architecture) è un'architettura hardware per l'elaborazione parallela creata da NVIDIA. Tramite l'ambiente di sviluppo per CUDA, i programmatori di software possono scrivere applicazioni capaci di eseguire calcolo parallelo sulle GPU delle schede video NVIDIA.I linguaggi di programmazione disponibili nell'ambiente di sviluppo CUDA sono estensioni dei linguaggi più diffusi per scrivere programmi. Il principale è 'CUDA-C' (C con estensioni NVIDIA), altri sono estensioni di Python, Fortran, Java e MATLAB. Programmi che sfruttano l'architettura CUDA possono essere scritti anche utilizzando le librerie software OpenCL e . CUDA dà accesso agli sviluppatori ad un set di istruzioni native per il calcolo parallelo di elementi delle GPU CUDA. Usando CUDA, le ultime GPU Nvidia diventano in effetti architetture aperte come le CPU. Diversamente dalle CPU, le GPU hanno un'architettura parallela con diversi core, ognuno capace di eseguire centinaia di processi simultaneamente: se un'applicazione è adatta per questo tipo di architettura, la GPU può offrire grandi prestazioni e benefici. Questo approccio alla risoluzione dei problemi è noto come GPGPU. (it) CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる。 (ja) CUDA, wat staat voor Compute Unified Device Architecture, is een GPGPU-technologie die het de programmeur mogelijk maakt om gebruik te maken van de programmeertaal C om algoritmes uit te voeren op de GPU. CUDA is ontwikkeld door NVIDIA en om gebruik te maken van deze computerarchitectuur is er een NVIDIA GPU en een speciale driver vereist. CUDA werkt alleen op de nieuwere grafische kaarten , die gebruikmaken van de G8x GPUs; NVIDIA garandeert dat programma's ontwikkeld voor de GeForce 8-serie zonder enige aanpassing zullen werken op alle toekomstige NVIDIA grafische kaarten. CUDA geeft ontwikkelaars toegang tot de native instruction-set en geheugen van de omvangrijke parallelle computer elementen in CUDA GPUs. Gebruikmakend van CUDA worden de NVIDIA GeForce gebaseerde GPUs effectief krachtige, programmeerbare open architecturen, zoals hedendaagse CPU's. (nl) CUDA("Compute Unified Device Architecture", 쿠다)는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술이다. CUDA는 엔비디아가 개발해오고 있으며 이 아키텍처를 사용하려면 엔비디아 GPU와 특별한 스트림 처리 드라이버가 필요하다. CUDA는 G8X GPU로 구성된 지포스 8 시리즈급 이상에서 동작한다. CUDA 플랫폼은 컴퓨터 커널의 실행을 위해 GPU의 가상 명령 집합과 병렬 연산 요소들을 직접 접근할 수 있는 소프트웨어 계층이다. 개발자는 패스스케일 오픈64 C 컴파일러로 컴파일 된 '쿠다를 위한 C' (C언어를 엔비디아가 확장한 것)를 사용하여 GPU 상에서 실행시킬 알고리듬을 작성할 수 있다. 쿠다 구조는 일련의 계산 인터페이스를 지원하며 이에는 OpenCL, DirectX Compute가 포함된다. C 언어가 아닌 다른 프로그래밍언어에서의 개발을 위한 래퍼(Wrapper)도 있는데, 현재 파이썬, 펄, 포트란, 자바와 매트랩 등을 위한 것들이 있다. 이러한 접근성은 병렬 프로그래밍 전문가들이 GPU 리소스를 쉽게 이용할 수 있게 해주며, 이는 그래픽스 프로그래밍의 고급 기술을 요구하였던 Direct3D와 OpenGL과 같은 이전 API 솔루션들과 대비된다. 또, CUDA는 OpenACC와 OpenCL과 같은 프로그래밍 프레임워크를 지원한다. 최신 드라이버는 모두 필요한 쿠다 콤포넌트를 담고 있다. 쿠다는 모든 엔비디아 GPU (G8X 시리즈 이후)를 지원하며 이 대상에는 지포스, 쿼드로, 테슬라 제품군이 포함된다. 엔비디아는 지포스 8 시리즈를 위해 개발된 프로그램들이 수정 없이 모든 미래의 엔비디아 비디오 카드에서 실행될 것이라고 선언하였다. 쿠다를 통해 개발자들은 쿠다 GPU 안 병렬 계산 요소 고유의 명령어 집합과 메모리에 접근할 수 있다. 쿠다를 사용하여 최신 엔비디아 GPU를 효과적으로 개방적으로 사용할 수 있다. 그러나 CPU와는 달리 GPU는 병렬 다수 코어 구조를 가지고 있고, 각 코어는 수천 스레드를 동시에 실행시킬 수 있다. 응용 프로그램이 수행하는 작업(계산)이 이러한 병렬처리연산에 적합할 경우, GPU를 이용함으로써 커다란 성능 향상을 기대할 수 있다. 컴퓨터 게임 업계에서는 그래픽 랜더링에 덧붙여, 그래픽 카드의 게임 물리 계산 (파편, 연기, 불, 유체 등 물리 효과)에 사용되며, 예로는 피직스와 불렛이 있다. 쿠다는 그래픽이 아닌 응용 프로그램, 즉, 계산 생물학, 암호학, 그리고 다른 분야에서 10배 또는 그 이상의 속도 혜택을 가져왔다. 이 한 예는 BOINC 분산 계산 클라이언트이다. 쿠다는 저수준 API와 고수준 API 모두를 제공한다. 최초의 CUDA SDK는 2007년 2월 15일에 공개되었으며 마이크로소프트 윈도우와 리눅스를 지원했다. OS X 지원은 2.0 버전에 추가되었다. (ko) CUDA (ang. Compute Unified Device Architecture) – opracowana przez firmę Nvidia uniwersalna architektura procesorów wielordzeniowych (głównie kart graficznych) umożliwiająca wykorzystanie ich mocy obliczeniowej do rozwiązywania ogólnych problemów numerycznych w sposób wydajniejszy niż w tradycyjnych, sekwencyjnych procesorach ogólnego zastosowania. (pl) CUDA, ursprungligen en förkortning för Compute Unified Device Architecture, är NVidias arkitektur för av data i sina grafiska processorer. Denna programspråksrelaterade artikel saknar väsentlig information. Du kan hjälpa till genom att lägga till den. (sv) CUDA (изначально аббр. от англ. Compute Unified Device Architecture) — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia. CUDA SDK позволяет программистам реализовывать на специальных упрощённых диалектах языков программирования Си, C++ и Фортран алгоритмы, выполнимые на графических и тензорных процессорах Nvidia. Архитектура CUDA даёт разработчику возможность по своему усмотрению организовывать доступ к набору инструкций графического или тензорного ускорителя и управлять его памятью. Функции, ускоренные при помощи CUDA, можно вызывать из различных языков, в том числе Python, MATLAB и т. п. (ru) CUDA (anteriormente conhecido como Compute Unified Device Architecture ou Arquitetura de Dispositivo de Computação Unificada) é uma API destinada a computação paralela, GPGPU, e computação heterogênea, criada pela Nvidia. destinada a placas gráficas que suportem a API (normalmente placas gráficas com chipset da Nvidia). A plataforma CUDA dá acesso ao conjunto de instruções virtuais da GPU e a elementos de computação paralela, para a execução de . A API inclui um conjunto de instruções CUDA ISA's (Instruction Set Architecture) e o mecanismo de computação paralela na GPU. Ele expõe os diferentes tipos de memória da placa e obriga que o desenvolvedor configure os acessos da memória global, a cache, a quantidade e a disposição das threads. O desenvolvedor também será responsável por escalonar as atividades entre a GPU e o CPU. A plataforma CUDA é desenhada para trabalhar com linguagem de programação como C, C++ e Fortran. Isto torna acessível a especialistas em programação paralela o uso dos recursos do GPU. APIs anteriores como DirectX e OpenGL, permitem também o uso de GPGPU. Contudo a programação deste tipo de instruções nestas placas gráficas é mais exigente, uma vez que todo o código tem de ser convertido de e para instruções de cálculo vectorial, passíveis de serem calculadas pela placa gráfica. A API suporta, frameworks e APIs opensource, desenvolvidas pelo Khronos Group, como é o caso de e OpenCL. Quando foi introduzida pela primeira vez pela Nvidia, o nome CUDA era um acrónimo de “Compute Unified Device Architecure”, apesar de a NVIDA ter abandonado o uso deste acrónimo. O propósito inicial da API destinava-se a propriedades físicas em jogos, identificar placas ocultas em artérias, analisar fluxo do tráfego aéreo e visualização de moléculas. No entanto, não tardaria a que a API fosse usada para outros fins, como por exemplo, Inteligência artificial (de notar que o framework de Python da Google TensorFlow, tira proveito da API), assim como renderização gráfica (a partir de programas como o Octane Render), actividades de foro criptográfico (existem toda uma série de ferramentas, desde ferramentas para exploração de falhas de segurança, a aplicações para blockchain baseadas em APIs como CUDA; OpenCL, e SYCL, que tiram proveito da API). Actualmente, a plataforma CUDA, é das plataformas, de GPGPU mais robustas, e maduras que existem, o que pode ser muitas vezes usado como argumento para validar o preço mais alto de placas gráficas da Nvidia, quando comparado com as concorrentes directas da AMD. Em versões antigas do CUDA Toolkit, era possível desenvolver mesmo sem ter o hardware necessário, usando um emulador, mas a partir da versão 3.0, essa funcionalidade não é mais suportada. (pt) CUDA(англ. Compute Unified Device Architecture) — програмно-апаратна архітектура паралельних обчислень, яка дозволяє істотно збільшити обчислювальну продуктивність завдяки використанню графічних процесорів фірми Nvidia. CUDA SDK надає можливість включати в текст програм на С виклик підпрограм, що виконуються на графічних процесорах Nvidia. Це реалізовано шляхом команд, які записуються на особливому діалекті C. Архітектура CUDA дає розробнику можливість на свій розсуд організовувати доступ до набору інструкцій графічного прискорювача й керувати його пам'яттю. Первинна версія CUDA SDK була представлена 15 лютого 2007 року. У основі CUDA API лежить розширена мова C. Для успішної трансляції коду цією мовою, до складу CUDA SDK входить власний C-компілятор командного рядка nvcc компанії Nvidia. Компілятор nvcc створений на основі відкритого компілятора Open64. (uk) CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由英伟达NVIDIA所推出的一種整合技術，是該公司對於GPGPU的正式名稱。透過這個技術，使用者可利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的運算，亦是首次可以利用GPU作為C-编译器的开发环境。CUDA 開發套件（CUDA Toolkit ）只能將自家的CUDA C-語言（對OpenCL只有链接的功能），也就是執行於GPU的部分編譯成中間語言或是特定NVIDIA GPU架構的機器碼（NVIDIA 官方稱為 "device code"）；而執行於中央处理器部分的C / C++程式碼（NVIDIA 官方稱為 "host code"）仍依賴於外部的編譯器，如Microsoft Windows下需要Microsoft Visual Studio；Linux下則主要依賴於GCC。 (zh) |
| dbo:developer | dbr:Nvidia |
| dbo:genre | dbr:GPGPU |
| dbo:latestReleaseDate | 2022-10-03 (xsd:date) |
| dbo:latestReleaseVersion | 11.8.0 |
| dbo:license | dbr:Proprietary_software |
| dbo:releaseDate | 2007-06-23 (xsd:date) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Nvidia_CUDA_Logo.jpg?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | https://developer.nvidia.com/cuda-zone |
| dbo:wikiPageID | 7933386 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 71393 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1124087013 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Proteins dbr:Python_(programming_language) dbr:Quadro dbr:Ruby_(programming_language) dbr:Encryption dbr:Neural_network dbr:Berkeley_Open_Infrastructure_for_Network_Computing dbr:Decryption dbr:Denormal_number dbr:Algorithm dbr:Julia_(programming_language) dbr:Perl dbr:Volta_(microarchitecture) dbr:Nvidia_Jetson dbr:Nvidia_Drive dbr:Proprietary_software dbr:Cryptocurrencies dbr:Cryptographic_hash_function dbr:Cryptography dbr:Mathematica dbr:SETI@home dbr:SYCL dbr:Original_equipment_manufacturer dbr:Single-precision_floating-point_format dbr:GPGPU dbr:GPUOpen dbr:GeForce dbr:Graphics_processing_units dbr:NVIDIA_CUDA_Compiler dbr:The_Portland_Group dbr:Volunteer_computing dbr:Application_programming_interface dbr:Linux dbr:Lua_(programming_language) dbr:MATLAB dbr:MacOS dbr:Machine_learning dbr:Magnetic_resonance_imaging dbr:Computational_biology dbr:Compute_kernel dbr:Hopper_(microarchitecture) dbr:Kepler_(microarchitecture) dbr:Microarchitecture dbr:Parallel_computing dbr:Pascal_(microarchitecture) dbr:Physics_processing_unit dbr:Stream_processing dbr:Massive_parallel_sequencing dbr:Bullet_(software) dbr:C++ dbr:C_(programming_language) dbr:Turing_(microarchitecture) dbr:Data_compression dbr:Vulkan_(API) dbr:Windows dbr:Ada_Lovelace_(microarchitecture) dbr:Ampere_(microarchitecture) dbr:CuPy dbr:Face_recognition dbr:Fermi_(microarchitecture) dbr:Fluid_dynamics dbr:Fortran dbr:BrookGPU dbr:Central_processing_unit dbr:DirectCompute dbr:Directive_(programming) dbr:Computer_game dbr:Molecular_dynamics dbr:Real-time_computer_graphics dbr:Haskell_(programming_language) dbr:JPEG_2000 dbr:Java_(programming_language) dbr:TensorFlow dbr:API dbc:Computer_physics_engines dbc:GPGPU dbc:GPGPU_libraries dbc:Graphics_cards dbc:Graphics_hardware dbc:Parallel_computing dbr:Khronos_Group dbr:LLVM dbr:Bioinformatics dbr:Ray_tracing_(graphics) dbr:Tesla_(microarchitecture) dbr:Direct3D dbr:Array_programming dbr:C++_AMP dbc:Nvidia_software dbc:Video_game_hardware dbr:PhysX dbr:Instruction_set dbr:Microsoft_Windows dbr:Nvidia dbr:Nvidia_Quadro dbr:Nvidia_Tesla dbr:OpenACC dbr:OpenCL dbr:OpenGL dbr:OpenMP dbr:OptiX dbr:RCUDA dbr:R_(programming_language) dbr:Shared_memory_(interprocess_communication) dbr:CUDA_binary dbr:Maxwell_(microarchitecture) dbr:Order_of_magnitude dbr:Software_development_kit dbr:Structure_from_motion dbr:Virtual_reality dbr:IDL_(programming_language) dbr:Run-time_type_information dbr:Space_partitioning dbr:Multi-core dbr:Tegra dbr:Single_instruction,_multiple_data dbr:Physics_engine dbr:X-ray_computed_tomography dbr:Parallel_Thread_Execution dbr:Sort_algorithm dbr:Nvidia_GeForce dbr:3D_graphics dbr:Common_Lisp_(programming_language) dbr:Molecular_modeling_on_GPU dbr:Scratchpad_RAM dbr:1,_2,_3],_[4,_5,_6 dbr:2,_3],_[4,_5],_[6,_7 dbr:File:CUDA_processing_flow_(En).PNG dbr:Sourceforge:projects/seqbarracuda/ |
| dbp:developer | dbr:Nvidia |
| dbp:genre | dbr:GPGPU |
| dbp:latestReleaseDate | 2022-10-03 (xsd:date) |
| dbp:latestReleaseVersion | 11.800000 (xsd:double) |
| dbp:license | dbr:Proprietary_software |
| dbp:name | CUDA (en) |
| dbp:operatingSystem | dbr:Linux dbr:Windows |
| dbp:platform | [[#GPUs supported (en) |
| dbp:released | 2007-06-23 (xsd:date) |
| dbp:screenshot | Nvidia CUDA Logo.jpg (en) |
| dbp:website | https://developer.nvidia.com/cuda-zone |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Authority_control dbt:CPU_technologies dbt:Citation_needed dbt:Infobox_software dbt:N/a dbt:No dbt:Official_website dbt:Ordered_list dbt:Reflist dbt:Short_description dbt:Snd dbt:Start_date_and_age dbt:Yes dbt:Maybe dbt:More_information dbt:Nvidia dbt:Parallel_computing |
| dcterms:subject | dbc:Computer_physics_engines dbc:GPGPU dbc:GPGPU_libraries dbc:Graphics_cards dbc:Graphics_hardware dbc:Parallel_computing dbc:Nvidia_software dbc:Video_game_hardware |
| gold:hypernym | dbr:Platform |
| rdf:type | owl:Thing dbo:Company dbo:Software schema:CreativeWork dbo:Work wikidata:Q386724 wikidata:Q7397 yago:WikicatVideoCards yago:Abstraction100002137 yago:Card102962545 yago:Code106355894 yago:CodingSystem106353757 yago:Communication100033020 yago:Material114580897 yago:Matter100020827 yago:Paper114974264 yago:Part113809207 yago:PhysicalEntity100001930 yago:Relation100031921 yago:Writing106359877 yago:WrittenCommunication106349220 yago:Software106566077 yago:Substance100019613 umbel-rc:SoftwareObject |
| rdfs:comment | CUDA (akronym z angl. Compute Unified Device Architecture, výslovnost [ˈkjuːdə]) je hardwarová a softwarová architektura, která umožňuje na vybraných GPU spouštět programy napsané v jazycích C/C++, Fortran nebo programy postavené na technologiích OpenCL, a jiných. Použití této architektury je omezeno pouze na grafické akcelerátory a výpočetní karty společnosti nVIDIA, která ji vyvinula. Konkurenční technologie společnosti AMD se nazývá AMD FireStream (dříve Close To Metal). Obě společnosti jsou také členy Khronos Group, která zajišťuje vývoj OpenCL. (cs) CUDA (früher auch Compute Unified Device Architecture genannt) ist eine von Nvidia entwickelte Programmierschnittstelle (API), mit der Programmteile durch den Grafikprozessor (GPU) abgearbeitet werden können. In Form der GPU wird zusätzliche Rechenkapazität bereitgestellt, wobei die GPU im Allgemeinen bei hochgradig parallelisierbaren Programmabläufen (hohe Datenparallelität) signifikant schneller arbeitet als die CPU. CUDA wird vor allem bei wissenschaftlichen und technischen Berechnungen eingesetzt. (de) CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる。 (ja) CUDA (ang. Compute Unified Device Architecture) – opracowana przez firmę Nvidia uniwersalna architektura procesorów wielordzeniowych (głównie kart graficznych) umożliwiająca wykorzystanie ich mocy obliczeniowej do rozwiązywania ogólnych problemów numerycznych w sposób wydajniejszy niż w tradycyjnych, sekwencyjnych procesorach ogólnego zastosowania. (pl) CUDA, ursprungligen en förkortning för Compute Unified Device Architecture, är NVidias arkitektur för av data i sina grafiska processorer. Denna programspråksrelaterade artikel saknar väsentlig information. Du kan hjälpa till genom att lägga till den. (sv) CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由英伟达NVIDIA所推出的一種整合技術，是該公司對於GPGPU的正式名稱。透過這個技術，使用者可利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的運算，亦是首次可以利用GPU作為C-编译器的开发环境。CUDA 開發套件（CUDA Toolkit ）只能將自家的CUDA C-語言（對OpenCL只有链接的功能），也就是執行於GPU的部分編譯成中間語言或是特定NVIDIA GPU架構的機器碼（NVIDIA 官方稱為 "device code"）；而執行於中央处理器部分的C / C++程式碼（NVIDIA 官方稱為 "host code"）仍依賴於外部的編譯器，如Microsoft Windows下需要Microsoft Visual Studio；Linux下則主要依賴於GCC。 (zh) CUDA تلفظ كودا هي اختصار لعبارة Compute Unified Device Architecture هي معمارية للحوسبة المتوازية وضعتها شركة إنفيديا. كودا هو محرك الحساب في وحدة معالجة الرسومات التي يستطيع المبرمجون التحكم بها باستخدام لغات البرمجة القياسية. يستخدم المبرمجون عادة 'سي لكودا' ('C for CUDA') لبرمجة خوارزميات ليتم تنفيذها على وحدات معالجة الرسوميات. تدعم معمارية كودا مجموعة واسعة من واجهات الحساب بما في ذلك أوبن سي أل، دايركت كومبيوت كما يوجد مغلفات تنتجها أطراف أخرى تدعم بايثون، فورتران، جافا وماتلاب. (ar) CUDA (acrònim de Compute Unified Device Architecture (Arquitectura de còmput de dispositius unificats)) és una plataforma de computació paral·lela i model d'Interfície de programació d'aplicacions (API) creada per Nvidia per permetre a desenvolupadors i enginyers de programari accelerar l'execució dels seus codis fent servir Unitats de processament gràfic (GPU) amb capacitat CUDA per a processament de caràcter general. CUDA dona suport a entorns de treball (Frameworks) orientats a la programació amb acceleradors com OpenACC i OpenCL. (ca) CUDA (or Compute Unified Device Architecture) is a parallel computing platform and application programming interface (API) that allows software to use certain types of graphics processing units (GPUs) for general purpose processing, an approach called general-purpose computing on GPUs (GPGPU). CUDA is a software layer that gives direct access to the GPU's virtual instruction set and parallel computational elements, for the execution of compute kernels. (en) CUDA son las siglas de Compute Unified Device Architecture (Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cómputo) que hace referencia a una plataforma de computación en paralelo que incluye un compilador y un conjunto de herramientas de desarrollo creadas por Nvidia que permiten a los programadores usar una variación del lenguaje de programación C (CUDA C) para codificar algoritmos en GPU de Nvidia. Por medio de wrappers se puede usar Python, Fortran, Julia y Java en vez de C/C++. (es) CUDA konputazio paralelorako plataforma bat da. izena Compute Unified Device Architecture kontzeptuaren akronimoa da (Konputatzeko Gailuen Arkitektura Batua). Plataformak -k sortutako konpiladore bat eta garapenerako tresna multzo bat dauzka. Algoritmoak nVidia-ren GPUan kodetzeko aukera ematen die programatzaileei C programazio-lengoaiaren aldaera bat erabiliz. gehigarrien bidez Python, Fortran eta Java ere erabili ahal dira C/C++ lengoaiaren ordez. nVidiaren GPU guztiekin dabil G8X serietik aurrera: GeForce, Quadro, ION eta Tesla lerroa barne. (eu) CUDA (initialement l'acronyme de Compute Unified Device Architecture) est une technologie de GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), c'est-à-dire utilisant un processeur graphique (GPU) pour exécuter des calculs généraux à la place du processeur central (CPU). En effet, ces processeurs comportent couramment de l'ordre d'un millier de circuits de calcul fonctionnant typiquement à 1 GHz, ce qui représente un potentiel très supérieur à un processeur central à 4 GHz, fût-il multicœurs et multi-threads. Cette utilisation requiert que le calcul à effectuer soit parallélisable. (fr) CUDA (acronimo di Compute Unified Device Architecture) è un'architettura hardware per l'elaborazione parallela creata da NVIDIA. Tramite l'ambiente di sviluppo per CUDA, i programmatori di software possono scrivere applicazioni capaci di eseguire calcolo parallelo sulle GPU delle schede video NVIDIA.I linguaggi di programmazione disponibili nell'ambiente di sviluppo CUDA sono estensioni dei linguaggi più diffusi per scrivere programmi. Il principale è 'CUDA-C' (C con estensioni NVIDIA), altri sono estensioni di Python, Fortran, Java e MATLAB. Programmi che sfruttano l'architettura CUDA possono essere scritti anche utilizzando le librerie software OpenCL e . (it) CUDA("Compute Unified Device Architecture", 쿠다)는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술이다. CUDA는 엔비디아가 개발해오고 있으며 이 아키텍처를 사용하려면 엔비디아 GPU와 특별한 스트림 처리 드라이버가 필요하다. CUDA는 G8X GPU로 구성된 지포스 8 시리즈급 이상에서 동작한다. CUDA 플랫폼은 컴퓨터 커널의 실행을 위해 GPU의 가상 명령 집합과 병렬 연산 요소들을 직접 접근할 수 있는 소프트웨어 계층이다. 최신 드라이버는 모두 필요한 쿠다 콤포넌트를 담고 있다. 쿠다는 모든 엔비디아 GPU (G8X 시리즈 이후)를 지원하며 이 대상에는 지포스, 쿼드로, 테슬라 제품군이 포함된다. 엔비디아는 지포스 8 시리즈를 위해 개발된 프로그램들이 수정 없이 모든 미래의 엔비디아 비디오 카드에서 실행될 것이라고 선언하였다. (ko) CUDA, wat staat voor Compute Unified Device Architecture, is een GPGPU-technologie die het de programmeur mogelijk maakt om gebruik te maken van de programmeertaal C om algoritmes uit te voeren op de GPU. (nl) CUDA (anteriormente conhecido como Compute Unified Device Architecture ou Arquitetura de Dispositivo de Computação Unificada) é uma API destinada a computação paralela, GPGPU, e computação heterogênea, criada pela Nvidia. destinada a placas gráficas que suportem a API (normalmente placas gráficas com chipset da Nvidia). A plataforma CUDA dá acesso ao conjunto de instruções virtuais da GPU e a elementos de computação paralela, para a execução de . (pt) CUDA (изначально аббр. от англ. Compute Unified Device Architecture) — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia. (ru) CUDA(англ. Compute Unified Device Architecture) — програмно-апаратна архітектура паралельних обчислень, яка дозволяє істотно збільшити обчислювальну продуктивність завдяки використанню графічних процесорів фірми Nvidia. CUDA SDK надає можливість включати в текст програм на С виклик підпрограм, що виконуються на графічних процесорах Nvidia. Це реалізовано шляхом команд, які записуються на особливому діалекті C. Архітектура CUDA дає розробнику можливість на свій розсуд організовувати доступ до набору інструкцій графічного прискорювача й керувати його пам'яттю. (uk) |
| rdfs:label | CUDA (en) كودا (ar) CUDA (ca) CUDA (cs) CUDA (de) CUDA (es) CUDA (eu) Compute Unified Device Architecture (fr) CUDA (it) CUDA (ko) CUDA (ja) CUDA (nl) CUDA (pt) CUDA (pl) CUDA (sv) CUDA (ru) CUDA (uk) CUDA (zh) |
| owl:sameAs | freebase:CUDA yago-res:CUDA http://d-nb.info/gnd/7719528-0 wikidata:CUDA dbpedia-af:CUDA dbpedia-ar:CUDA dbpedia-az:CUDA dbpedia-ca:CUDA dbpedia-cs:CUDA dbpedia-de:CUDA dbpedia-es:CUDA dbpedia-et:CUDA dbpedia-eu:CUDA dbpedia-fa:CUDA dbpedia-fi:CUDA dbpedia-fr:CUDA dbpedia-he:CUDA dbpedia-it:CUDA dbpedia-ja:CUDA dbpedia-ka:CUDA dbpedia-ko:CUDA dbpedia-mk:CUDA http://ml.dbpedia.org/resource/ക്യൂഡ dbpedia-nl:CUDA dbpedia-pl:CUDA dbpedia-pt:CUDA dbpedia-ro:CUDA dbpedia-ru:CUDA dbpedia-sr:CUDA dbpedia-sv:CUDA dbpedia-th:CUDA dbpedia-tr:CUDA dbpedia-uk:CUDA dbpedia-vi:CUDA dbpedia-zh:CUDA https://global.dbpedia.org/id/4R3Hx |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:CUDA?oldid=1124087013&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/CUDA_processing_flow_(En).png wiki-commons:Special:FilePath/Nvidia_CUDA_Logo.jpg |
| foaf:homepage | https://developer.nvidia.com/cuda-zone |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:CUDA |
| foaf:name | CUDA (en) |
| is dbo:computingPlatform of | dbr:Deeplearning4j dbr:Folding@home dbr:Arm_DDT dbr:Octane_Render |
| is dbo:influencedBy of | dbr:OpenCL__C/C++_and_C++_for_OpenCL__1 |
| is dbo:operatingSystem of | dbr:Stable_Diffusion |
| is dbo:programmingLanguage of | dbr:PyTorch dbr:DeepSpeed dbr:Deeplearning4j dbr:Horovod_(machine_learning) dbr:SQream_DB dbr:GROMACS dbr:Theano_(software) dbr:CHARMM dbr:Tinker_(software) dbr:Torch_(machine_learning) dbr:CuPy dbr:TensorFlow dbr:TeraChem dbr:OpenMM |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:Cud_(disambiguation) dbr:Cuda dbr:CU |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:GPUCC dbr:Nvidia_CUDA dbr:Nvidia_CUDA_framework dbr:Nvidia_CUDA_platform dbr:Nvidia_Compute_Unified_Device_Architecture dbr:Nvidia_Cuda_framework dbr:Cuda_Nvidia_framework dbr:Compute_Unified_Device_Architecture dbr:Compute_unified_device_architecture dbr:NVIDIA_CUDA dbr:Nvidia_cuda dbr:Nvidia_cuda_framework dbr:Nvidia_cuda_platform dbr:Cuda_framework dbr:Cuda_nvidia dbr:Cuda_nvidia_framework dbr:Cuda_nvidia_platform dbr:Cuda_platform |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Processor_register dbr:PyTorch dbr:Quadro dbr:Rommie_Amaro dbr:List_of_concurrent_and_parallel_programming_languages dbr:List_of_finite_element_software_packages dbr:Network_on_a_chip dbr:Basic_Linear_Algebra_Subprograms dbr:Berkeley_Open_Infrastructure_for_Network_Computing dbr:BigDFT dbr:Blender_(software) dbr:Blu-ray_ripper dbr:DeepSpeed dbr:Deeplearning4j dbr:Algorithmic_efficiency dbr:Horovod_(machine_learning) dbr:Julia_(programming_language) dbr:Bfloat16_floating-point_format dbr:List_of_Nvidia_graphics_processing_units dbr:University_of_Rijeka dbr:VTK dbr:Vegas_Pro dbr:Volta_(microarchitecture) dbr:Double-precision_floating-point_format dbr:MilkyWay@home dbr:Lib_Sh dbr:GPUCC dbr:List_of_quantum_chemistry_and_solid-state_physics_software dbr:List_of_random_number_generators dbr:List_of_sequence_alignment_software dbr:Nvidia_Ion dbr:Nvidia_CUDA_Compiler dbr:Nvidia_NVDEC dbr:Nvidia_Tesla_Personal_Supercomputer dbr:Nvidia_CUDA dbr:Nvidia_CUDA_framework dbr:Nvidia_CUDA_platform dbr:Nvidia_Compute_Unified_Device_Architecture dbr:Nvidia_Cuda_framework dbr:Comparison_of_video_codecs dbr:Computational_science dbr:CoreAVC dbr:Mental_Ray dbr:SETI@home dbr:SQream_DB dbr:SYCL dbr:Gelato_(software) dbr:General-purpose_computing_on_graphics_processing_units dbr:Geomerics dbr:Nvidia_Optimus dbr:Persistent_homology dbr:Cinelerra dbr:Clang dbr:Einstein@Home dbr:Free_AVI_Video_Converter dbr:Freemake_Video_Converter dbr:GNU_Octave dbr:GPUGRID.net dbr:GPULib dbr:GPUOpen dbr:GPU_virtualization dbr:GROMACS dbr:GeForce dbr:GeForce_10_series dbr:GeForce_30_series dbr:GeForce_400_series dbr:GeForce_40_series dbr:GeForce_500_series dbr:GeForce_600_series dbr:GeForce_700_series dbr:GeForce_7_series dbr:GeForce_800M_series dbr:GeForce_8_series dbr:GeForce_900_series dbr:GeForce_9_series dbr:Google_JAX dbr:GraphBLAS dbr:Graphics_Core_Next dbr:Graphics_card dbr:MulticoreWare dbr:Multislice dbr:Muvee_Reveal dbr:Convolutional_neural_network dbr:Corrinne_Yu dbr:The_Portland_Group dbr:Theano_(software) dbr:ThinkPad_W_series dbr:LOBPCG dbr:Appro dbr:Lightweight_Java_Game_Library dbr:LuxCoreRender dbr:MPMC dbr:MVAPICH dbr:Mac_OS_X_Snow_Leopard dbr:Close_to_Metal dbr:Comparison_of_3D_computer_graphics_software dbr:Comparison_of_deep_learning_software dbr:Comparison_of_numerical-analysis_software dbr:Comparison_of_software_for_molecular_mechanics_modeling dbr:Comparison_of_video_editing_software dbr:Compute_kernel dbr:Computer_chess dbr:Zoner_Photo_Studio dbr:Embarrassingly_parallel dbr:Hardware_acceleration dbr:Hopper_(microarchitecture) dbr:Kepler_(microarchitecture) dbr:PARAM dbr:Parallel_computing dbr:Pascal_(microarchitecture) dbr:Physics_processing_unit dbr:Primes_in_arithmetic_progression dbr:Stream_processing dbr:Supercomputer dbr:Manycore_processor dbr:Nvidia_NVENC dbr:AutoDock dbr:Autodesk_3ds_Max dbr:BLAST_(biotechnology) dbr:Bandicam dbr:842_(compression_algorithm) dbr:Bullet_(software) dbr:CHARMM dbr:Time_Warp_Edit_Distance dbr:Tinker_(software) dbr:Titan_(supercomputer) dbr:Torch_(machine_learning) dbr:Trilinos dbr:Triton_(programming_language) dbr:Turing_(microarchitecture) dbr:Data_parallelism dbr:Waifu2x dbr:Windows_Subsystem_for_Linux dbr:Distributed.net dbr:Cud_(disambiguation) dbr:Cuda dbr:Cuda_Nvidia_framework dbr:H.264/MPEG-4_AVC_products_and_implementations dbr:Irish_Centre_for_High-End_Computing dbr:Irregular_Z-buffer dbr:Larrabee_(microarchitecture) dbr:List_of_3D_computer_graphics_software dbr:Abalone_(molecular_mechanics) dbr:Absoft_Fortran_Compilers dbr:Ada_Lovelace_(microarchitecture) dbr:Ampere_(microarchitecture) dbr:Ampere_Computing dbr:CuPy dbr:DaVinci_Resolve dbr:FFmpeg dbr:Fermi_(microarchitecture) dbr:Find_first_set dbr:Folding@home dbr:BrookGPU dbr:Nintendo_Switch dbr:Nintendo_Switch_Lite dbr:Nouveau_(software) dbr:NumPy dbr:Numba dbr:Caustic_Graphics dbr:Cell-based_models dbr:DirectCompute dbr:Fat_binary dbr:Flux_(machine-learning_framework) dbr:Form-Z dbr:Graphics_processing_unit dbr:Multi-core_processor dbr:List_of_Folding@home_cores dbr:List_of_Maya_plugins dbr:List_of_OpenCL_applications dbr:Wen-mei_Hwu dbr:Cray_CX1 dbr:TensorFlow dbr:TeraChem dbr:Tesla_Autopilot dbr:Vector_processor dbr:Arm_DDT dbr:ArrayFire dbr:Artec_3D dbr:A5/1 dbr:AMD_FireStream dbr:AMD_Instinct dbr:ARM_Cortex-A15 dbr:ARPACK dbr:ATI_Avivo dbr:AlexNet dbr:LLVM dbr:Block-matching_and_3D_filtering dbr:Heterogeneous_System_Architecture dbr:Path_tracing dbr:Tesla_(microarchitecture) dbr:Thread_(computing) dbr:Digital_Automated_Identification_System dbr:Direct3D dbr:Automatic_parallelization_tool dbr:C++_AMP dbr:PhysX dbr:PlaidML dbr:Pop!_OS dbr:Sorenson_Squeeze dbr:Fifth_Generation_Computer_Systems dbr:Institute_of_Mathematical_Problems_of_Biology dbr:Mersenne_Twister dbr:Meson_(software) dbr:Microsoft_Build dbr:Microsoft_Expression_Encoder dbr:Nvidia dbr:Nvidia_GTC dbr:Nvidia_Tesla dbr:Octane_Render dbr:OneAPI_(compute_acceleration) dbr:Open64 dbr:OpenCL dbr:OpenCV dbr:OpenLB dbr:OpenMM dbr:OpenVX dbr:OptiX dbr:RCUDA dbr:ROCm dbr:RealityCapture dbr:Christofari dbr:CU dbr:Wolfram_Mathematica dbr:Xorshift dbr:Map_(parallel_pattern) dbr:Massively_parallel dbr:Maxwell_(microarchitecture) dbr:Scientific_Computing_and_Imaging_Institute dbr:Single_instruction,_multiple_threads dbr:Scratchpad_memory dbr:Smith–Waterman_algorithm dbr:Virtual_memory dbr:Compute_Unified_Device_Architecture dbr:Compute_unified_device_architecture dbr:IBM_XL_Fortran dbr:Stable_Diffusion dbr:StyleGAN dbr:Thread_block_(CUDA_programming) dbr:Tegra dbr:NVLink dbr:NVIDIA_CUDA dbr:Molecular_modeling_on_GPUs dbr:Multidimensional_DSP_with_GPU_Acceleration dbr:PhyCV dbr:Physics_engine dbr:RenderScript dbr:Outline_of_C++ dbr:Parallel_Thread_Execution dbr:Parallel_programming_model dbr:Parasitic_computing dbr:Nvidia_cuda dbr:Nvidia_cuda_framework dbr:Nvidia_cuda_platform dbr:Cuda_framework dbr:Cuda_nvidia dbr:Cuda_nvidia_framework dbr:Cuda_nvidia_platform dbr:Cuda_platform |
| is dbp:influencedBy of | dbr:OpenCL |
| is dbp:platform of | dbr:Deeplearning4j dbr:MPMC dbr:Abalone_(molecular_mechanics) dbr:Folding@home |
| is dbp:programmingLanguage of | dbr:PyTorch dbr:DeepSpeed dbr:Deeplearning4j dbr:Horovod_(machine_learning) dbr:SQream_DB dbr:GROMACS dbr:Theano_(software) dbr:CuPy dbr:TensorFlow dbr:TeraChem dbr:OpenMM |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:CUDA |
