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快科技7月29日消息，在GPU显卡领域，AMD不仅在游戏显卡的光追等技术上比NVIDIA落后，在HPC计算及当前大火的AI领域中，更是被NVIDIA甩开，一个重要原因就是后者的CUDA环境极受欢迎。 NVIDIA的CU
快科技4月14日消息，AMD今天意外分享了一个重磅消息：Radeon开放计算平台“ROCm”正式登陆Windows系统平台，同时首次支持Radeon游戏显卡。 很多人可能不知道AMD ROCm，但对于NVIDIA
在过去十年中，机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架来来去去，但大多数都严重依赖于利用 Nvidia 的 CUDA，并且在 Nvidia GPU 上表现最佳。 然而，随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI 的 T
NVIDIA CUDA鼎鼎大名，不过，从一开始，该技术就为N卡独享。 尽管已经有一些工具能让CUDA为OpenCL环境所用，但即便先进如HIPCL也还是一款半自动化工具，需要开发者手动干预。 好消息是，名为Z
日前，行业组织Khronos发布了OpenCL 3.0最终版规范，从而将4月份的临时规范转正。作为老牌的GPU并行计算标准，它希望借此焕发第二春，但能行吗？ OpenCL最早由苹果开发，后经NVIDIA、AMD等完善
作为GPU加速应用领域最强大的软件开发平台，NVIDIA近日了发布全新的CUDA 11版本工具包，特别为新诞生的安培架构进行了优化。 CUDA 11完全支持在安培新架构上进行开发，包括A100 GPU，以及基于它
NVIDIA和苹果的关系一直很糟糕，十几年没有过合作，现在双方的最后一丝关系也破裂了。 NVIDIA今天公布了CUDA并行计算开发平台的更新规划说明，其中特别提到，CUDA 10.2(包括工具包和驱动)将是最
超级计算机（Supercomputer）通常简称超算，在科学界常被视作一个国家技术领军能力的指标，因为它能够为AI、空气动力、大气科学、能源科学等重要技术的研究提供算力支撑。如今强国之间的竞争已经
在德国法兰克福的国际超算大会上，NVIDIA宣布其独有的CUDA编程架构开放支持ARM CPU架构，为高性能计算行业开辟了一条全新途径，可打造拥有极高能效的百亿亿次AI超级计算机。 NVIDIA将在今年年底
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