CUDA是什么?主要应用在什么地方?
1、CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
2、CUDA（Compute Unified Device Architecture），通用并行计算架构，是一种运算平台，包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。
3、cuda统一计算设备架构；计算统一设备架构；统一计算架构；粗大；高性能计算。
nvcc(CUDA)简介
NVIDIA(英伟达) CUDA是一款革命性的并行计算架构。作为一项同时支持硬件和软件的技术，CUDA 可利用图形处理器中的多颗计算核心进行通用计算处理工作，计算性能可获得显著提升。
CUDA非常好用，它有自己的NVCC编译器，和各个系统都兼容很好，但是仅限于用于NVIDIA自己的显卡。OpenCL虽然任何显卡都可以使用，但是它的GPU的代码要放到单独的一个文本文件中编译，操作上要比CUDA要复杂。
答：首先，必须确定目前使用的设备的计算能力版本能支持相应的函数；其次，在编译时，nvcc编译器默认的目标设备为计算能力0版本，无法支持高计算能力版本的函数，需要通过-code，-arch等编译选项打开。
有的电脑带有cuda而有的没有，可以按照下面步骤查看。
应该是你的CUDA 运行库的路径不对，如果是Windows，请查看 系统属性/高级/环境变量 里面的CUDA_PATH是否正确。
首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。
有什么最简单的方法让C语言中的for循环变为CUDA并行执行
1、如果自己都不了解原理，别人是很难帮到你的。matlab也支持并行计算，应该用par for 吧，感觉GPU那段还是常规处理的。只不过尽量用了向量运算。
2、就是把内存中的数据，先传送到显卡，循环计算之后，再把结果传回来就可以了。
3、你好，C的并行方法为扩展并行。即使用第三方C语扩展来实现，现在基于C的并行扩展有openMP、CUDA等，如果需要推荐书发消息给我。
4、c语言中for语句用法：for是C语言中的一个关键字，主要用来控制循环语句的执行。
显卡设置里的CUDA是什么?
CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。\x0d\x0a随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，主要运用在显卡方面。CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，使gpu能够解决复杂的计算问题。它包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。
cuda统一计算设备架构；计算统一设备架构；统一计算架构；粗大；高性能计算。
什么是CUDA
1、CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
2、CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，主要运用在显卡方面。CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，使gpu能够解决复杂的计算问题。它包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。
3、CUDA（Compute Unified Device Architecture），通用并行计算架构，是一种运算平台，包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。
cudnn和cuda的关系
可以看作是深度学习框架依赖于cuDNN – cuDNN依赖于CUDA – CUDA依赖于GPU。
可以看到，CUDA已有的文件与cuDNN没有相同的文件，复制CUDNN的文件后，CUDA里的文件并不会被覆盖，CUDA其他文件并不会受影响。
CUDA是一套软件开发工具，支持Nvidia公司生产的GPU图形卡。如果你的程序需要提高运行的速度，并且是可并行的，CUDA就是一个非常实用和适用的开发工具。
基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。
软件安装就是复制程序到硬盘中，添加注册表，设置快捷方式。有些系统程序可能还会修改系统构架。绿色软件的意思就是不需要修改注册表，直接复制到硬盘中就能使用的软件。
许多同学误以为PyTorch和TensorFlow一样，运行时需要本机环境内的CUDA和CuDNN支持，但其实在一台没有安装CUDA的环境中按照官网的指南安装PyTorch也是可以正常在GPU上运行的。
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
