CUDA - 电子工程专辑

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为什么英伟达如此强大？这就是CUDA的魔力

在高性能计算、游戏和人工智能处理方面，英伟达无疑是领先的竞争者，远远超过了AMD和英特尔，夺得了性能桂冠。那么，是什么使英伟达的芯片与其他厂商的芯片不同，其他厂商至今未能复制其成功呢？这个成功的关键在于并行处理——通过同时执行多个数据处理操作来提高计算速度的过程。与按顺序处理任务的多个内核的CPU（中央处理单元）不同，GPU（图形处理单元）可以利用数千个核心同时处理多个任务。这种架构优势为处理当今

EETOP 2024-11-09 281浏览
AMD将推出统一GPU架构，挑战英伟达CUDA“护城河”！

在德国柏林举行的IFA 2024上，AMD计算和图形业务集团高级副总裁兼总经理Jack Huynh宣布，公司将把以消费者为中心的RDNA和以数据中心为中心CDNA架构统一为UDNA架构，这将为公司更有效地应对英伟达根深蒂固CUDA生态系统奠定基础。当AMD在2019年放弃其GCN微架构时，该公司决定将其新的图形微架构分为两种不同的设计，其中RDNA旨在为消费市场的游戏图形产品提供支持，而CDNA架

飙叔科技洞察 2024-09-10 686浏览
PyTorch官宣：告别CUDA，GPU推理迎来Triton加速新时代

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号新智元授权【导读】用英伟达的GPU，但可以不用CUDA？PyTorch官宣，借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理，可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能。试问，有多少机器学习小白曾被深度学习框架和CUDA的兼容问题所困扰？又有多少开发者曾因为频频闪烁的警报「CUDA版本必须与安装的PyTorch匹配！！！」而企图炸键盘

OpenCV学堂 2024-09-09 546浏览
NVIDIA招聘|欢迎加入NIM和CUDA团队，与我们共同打造AI未来的基础

01企业想要部署生成式 AI 模型，可以使用 NVIDIA 的哪一个推理微服务？点击空白处查看答案NIM02NVIDIA 在 2006 年推出的向业界开放 GPU 能力的服务是什么?点击空白处查看答案CUDA上面两个问题的答案是否与您心中所想一致呢？现在多个 CUDA 和 NIM 团队的岗位在等待您的投递！热招岗位（上海）JR1985241 Senior CUDA Test Development

英伟达NVIDIA中国 2024-08-20 441浏览
NVIDIA封杀转译兼容CUDA：AMD被迫删除代码

NVIDIA CUDA生态建设得非常繁荣，也成为其极具竞争力的护城河，自然不会允许别人随便染指，今年3月发布的CUDA 11.6版本就明确规定，不允许在非NVIDIA平台上逆向工程、反编译或反汇编CUDA SDK生成的任何结果。首当其冲被影响的就是ZLUDA项目，出自大神级开发者Andrzej Janik，只需用ZLUDA库替代CUDA即可，不需要任何转译，也不需要调整代码。ZLUDA最初通过In

硬件世界 2024-08-09 501浏览
摆脱英伟达CUDA，各家厂商积极寻求解套方法

面对当前人工智能市场的快速发展，包括AMD、英特尔等企业对此也正在积极寻求对人工智能软件公司收购、投资和合作，以进一步能与能与英伟达（NVIDIA）的CUDA竞争。英伟达全球数据中心AI芯片市占率超过90%，AI热潮使英伟达H100 AI芯片尽管价格不菲，仍供不应求。接下来 Blackwell 核心架构 GB200 GPU 仍会延续趋势。CUDA 运算架构软件被认为是英伟达拿下主导地位的主要贡献者

EETOP 2024-07-25 596浏览
打破垄断！CUDA软件可以在AMD显卡上无缝运行

英国新创公司Spectral Compute近日推出了名为“SCALE”的GPGPU编程工具包，成功实现了NVIDIA CUDA软件在AMD GPU上的无缝运行，有望打破NVIDIA在GPU计算领域的垄断地位。CUDA是NVIDIA 2007年推出的并行计算平台和编程模型，广泛应用于高性能计算和深度学习等领域。由于其与NVIDIA GPU硬件的深度绑定，CUDA生态的丰富性使得其他厂商难以竞争。S

硬件世界 2024-07-19 756浏览
英伟达危险！CUDA护城河或被打破！

英国初创公司Spectral Compute推出了一款名为“SCALE”的GPGPU工具链，使英伟达(NVIDIA)的CUDA可以无缝运行在AMD的GPU上。据wccftech报道，英伟达的CUDA现在可以直接在AMD等非英伟达的GPU上运行，无需代码移植，这要归功于SCALE。看起来业界已经能够打破英伟达的软件栈主导地位，他们现在正在寻找通过各种手段移除其“排他性”地位的方法。之前我们看到ZLU

EETOP 2024-07-18 548浏览
打破CUDA的垄断

随着人工智能不断渗透到生活的各个领域，这些工具将运行在哪种软件上仍然是一个问题。软件堆栈（或协同工作以在计算系统上实现特定功能的软件组件集合）的选择在以 GPU 为中心的人工智能任务计算需求中变得越来越重要。随着 AI 和 HPC 应用不断突破计算能力的极限，软件堆栈的选择会显著影响性能、效率和开发人员的生产力。目前，软件堆栈竞争中有三个主要参与者：Nvidia 的计算统一设备架构 (CUDA)、

集成电路IC 2024-06-30 506浏览
CUDA编程训练营

培训主题: CUDA编程培训时长: 12 小时课程描述本课程是为对cuda编程感兴趣的软件工程师设计的。本课程第一部分主要介绍CUDA编程相关的知识。首先本课程将简单介绍GPU编程的基础概念，包括GPU硬件，GPU编程模型（SIMT），以及简单的CUDA程序实例。本课程将进一步介绍GPU程序运行时，包括CUDA初始化，CUDA程序中不同内存的使用，CUDA程序同步机制，多GPU间的通信和进程间的通

Linux阅码场 2024-06-03 541浏览
CUDA编程训练营

培训主题: CUDA编程培训时长: 12 小时课程描述本课程是为对cuda编程感兴趣的软件工程师设计的。本课程第一部分主要介绍CUDA编程相关的知识。首先本课程将简单介绍GPU编程的基础概念，包括GPU硬件，GPU编程模型（SIMT），以及简单的CUDA程序实例。本课程将进一步介绍GPU程序运行时，包括CUDA初始化，CUDA程序中不同内存的使用，CUDA程序同步机制，多GPU间的通信和进程间的通

Linux阅码场 2024-05-17 518浏览
CUDA编程训练营

培训主题: CUDA编程培训时长: 12 小时课程描述本课程是为对cuda编程感兴趣的软件工程师设计的。本课程第一部分主要介绍CUDA编程相关的知识。首先本课程将简单介绍GPU编程的基础概念，包括GPU硬件，GPU编程模型（SIMT），以及简单的CUDA程序实例。本课程将进一步介绍GPU程序运行时，包括CUDA初始化，CUDA程序中不同内存的使用，CUDA程序同步机制，多GPU间的通信和进程间的通

Linux阅码场 2024-05-16 464浏览
字节美国专家CUDA内核编程训练营

试听群：感兴趣可以加文末试听群，免费试听第一节课。课程报名咨询请联系客服小月（WX:linuxer2016）训练营主题: CUDA内核编程训练营时长: 12 小时训练营描述本课程是为对cuda编程感兴趣的软件工程师设计的。本课程第一部分主要介绍CUDA编程相关的知识。首先本课程将简单介绍GPU编程的基础概念，包括GPU硬件，GPU编程模型（SIMT），以及简单的CUDA程序实例。本课程将进一步介绍

Linux阅码场 2024-05-15 491浏览
CUDA编程训练营

培训主题: CUDA编程培训时长: 12 小时课程描述本课程是为对cuda编程感兴趣的软件工程师设计的。本课程第一部分主要介绍CUDA编程相关的知识。首先本课程将简单介绍GPU编程的基础概念，包括GPU硬件，GPU编程模型（SIMT），以及简单的CUDA程序实例。本课程将进一步介绍GPU程序运行时，包括CUDA初始化，CUDA程序中不同内存的使用，CUDA程序同步机制，多GPU间的通信和进程间的通

Linux阅码场 2024-04-22 623浏览
CUDA编程训练营

培训主题: CUDA编程培训时长: 12 小时课程描述本课程是为对cuda编程感兴趣的软件工程师设计的。本课程第一部分主要介绍CUDA编程相关的知识。首先本课程将简单介绍GPU编程的基础概念，包括GPU硬件，GPU编程模型（SIMT），以及简单的CUDA程序实例。本课程将进一步介绍GPU程序运行时，包括CUDA初始化，CUDA程序中不同内存的使用，CUDA程序同步机制，多GPU间的通信和进程间的通

Linux阅码场 2024-04-16 616浏览
CUDA编程训练营

培训主题: CUDA编程培训时长: 12 小时课程描述本课程是为对cuda编程感兴趣的软件工程师设计的。本课程第一部分主要介绍CUDA编程相关的知识。首先本课程将简单介绍GPU编程的基础概念，包括GPU硬件，GPU编程模型（SIMT），以及简单的CUDA程序实例。本课程将进一步介绍GPU程序运行时，包括CUDA初始化，CUDA程序中不同内存的使用，CUDA程序同步机制，多GPU间的通信和进程间的通

Linux阅码场 2024-04-11 600浏览
产业丨AI芯片战火蔓延，UXL基金狙击英伟达CUDA

·聚焦:人工智能、芯片等行业欢迎各位客官关注、转发前言：随着AI芯片领域的竞争不断加剧，战火已延伸至软件生态层面。近日，英伟达公司明确宣布，禁止在其他硬件平台上通过翻译层运行基于CUDA的软件。这一举措加剧了AI软件生态的竞争态势，对行业发展产生深远影响。作者 | 方文三图片来源 | 网络英伟达[守]：用CUDA垄断AI芯片的核心据市场研究机构Gartner的最新预测，至2024年，AI芯片

AI芯天下 2024-04-04 691浏览
高通、英特尔等组建联盟，欲打破英伟达CUDA垄断！

英伟达近年来通过人工智能（AI）芯片大幅扩张，市值已达2.2万亿美元。这些AI GPU如今已成为当今人工智能开发者的命脉，包括谷歌、微软、OpenAI、Meta在内的公司，均依赖英伟达的芯片。英伟达的垄断地位不仅来自于硬件，其长达15年积累的CUDA软件平台同样是全球约400万名开发者共同依赖的，当前人工智能等应用的开发，离不开CUDA生态。目前，一个由高通、谷歌、英特尔、Arm等公司组成的联盟U

飙叔科技洞察 2024-03-26 634浏览
英伟达霸主地位惹人眼红科技大厂联手“狙击”CUDA架构能成功吗？

英伟达的软硬件协同系统CUDA架构让该公司成就了如今的市值巅峰，不过CUDA仅支持英伟达的GPU。据报道，一些大型科技公司正在联手，试图打破CUDA一家独大之势。英特尔、谷歌、Arm、高通等公司正联手开发一个能够支持多种AI芯片的软件系统。作者 | 周子意上个月，英伟达成为第一家市值达到2万亿美元的芯片制造商。该公司在专注于为人工智能模型提供硬件支持（如H100和即将推出的H200 GPU）外，其

科创板日报 2024-03-26 481浏览
三巨头联手，消灭CUDA！

来源：快科技据国外媒体报道，高通、谷歌和英特尔等巨头集体向“AI霸主”英伟达发起挑战，欲打破CUDA“一家独大”的局面。报道称，高通、谷歌和英特尔等科技公司参与的UXL基金会正计划开发一套软件和工具，使计算机代码能够在任何架构的AI芯片和硬件上运行，从而打破芯片巨头所主导的AI生态。高通人工智能和机器学习主管Vinesh Sukumar接受采访时表示：“我们实际上是在向开发者展示如何从英伟达平台迁

EETOP 2024-03-26 610浏览
NVIDIA发布“封杀令”：CUDA转译将被禁止！

芝能科技出品英伟达最近发布了一项禁令，不允许在其他GPU上运行CUDA软件。这一举措引发了关于CUDA兼容禁令的讨论，以及对国内GPU企业的可能影响。英伟达并未明确指出目标对象，但可能会影响到部分GPU平台，英伟达长期以来在GPU领域的强大地位和对其生态系统的保护。01英伟达是否有垄断之嫌山雨欲来风满楼，英伟达发布了一项重磅消息：将不再允许使用转译层在其他GPU上运行CUDA软件。这一决定引起了业

汽车电子设计 2024-03-16 781浏览
NVIDIA封杀！不允许模拟跑CUDA：中国厂商悬了

强大的硬件之外，CUDA开发与生态系统才是NVIDIA牢不可破的护城河，其他厂商和平台经常通过模拟转译的方式兼容，但这招以后可能行不通了。其实自从2021年开始，NVIDIA就禁止其他硬件平台使用模拟层运行CUDA软件，但只是在在线EULA用户协议中提出警告。如今，CUDA 11.6版本开始，安装的时候就会在EULA协议中看到相关警告条款。其中一条是这么写的：“你不能逆向工程、反编译或反汇编使用此

硬件世界 2024-03-05 1224浏览
硅仙人：CUDA是一片沼泽、x86是另一片！

点击这里👇关注我，记得标星哦～被网友戏称为“硅仙人”、曾从事 x86、Arm、MISC 和 RISC-V 处理器研究的传奇处理器架构师Jim Keller本周末批评了 Nvidia 的 CUDA 架构和软件栈，并将其与 x86 相提并论，称其为沼泽。他指出，即使是 Nvidia 自己也有多个专用软件包，出于性能考虑，这些软件包依赖于开源框架。凯勒在一篇 X 帖子中写道："CUDA 是沼泽，而不是护

EETOP 2024-02-20 604浏览
CUDA编程课程介绍

培训主题: CUDA编程培训时长: 12 小时课程描述本课程是为对cuda编程感兴趣的软件工程师设计的。本课程第一部分主要介绍CUDA编程相关的知识。首先本课程将简单介绍GPU编程的基础概念，包括GPU硬件，GPU编程模型（SIMT），以及简单的CUDA程序实例。本课程将进一步介绍GPU程序运行时，包括CUDA初始化，CUDA程序中不同内存的使用，CUDA程序同步机制，多GPU间的通信和进程间的

Linux阅码场 2024-02-01 634浏览
CUDA模拟器来了！AMD、英特尔摆脱英伟达束缚之利器

模拟/仿真（emulation）不仅仅是最真诚的奉承形式。这也是您如何开始采用新的计算引擎或将整个软件堆栈从一个平台移动到具有不同架构的另一个平台的方式。仿真总是会带来某种形式的性能影响，但如果您足够聪明，它可以是适度的，并且是对实际将代码从一个计算引擎移植到另一个计算引擎时节省的时间和精力的公平补偿。现在，CPU 既有矢量数学单元，也有矩阵数学单元，而 GPU 计算引擎的短缺又无法满足生成式人工

EETOP 2024-01-04 633浏览

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一般喜欢标榜“打破垄断”“国x领先”的都死的比较快。嘴比手厉害

56089689_... 评论文章 2025-01-07

砺芯慧感：量产薄膜铂电阻传感器，打破国外30年垄断
我这，原先V10.5跑的好好的代码，更新V11后，单片机初始化时就不断重启

vaov_3734... 评论文章 2025-01-06

FreeRTOSV11.0升级了多项重要功能，兼容V10版本

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