1.NVIDIA显卡的的CUDA核心是什么？
2.显卡中CUDA是什么及其应用介绍
3.显卡上面带CUDA什么意思或VIAM什么意思
4.CUDA是什么?主要应用在什么地方？
5.cuda是什么意思?
6.CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗?
理论上来说，显卡cuda越多越好。因为cuda越多，计算的速度是越快的。当然了，也还有架构的问题。有的时候架构改进了，可能cuda少了，但是性能还是提升的。在不考虑架构的情况下数量越多，同频率下计算能力就越好。当然，频率，核心数一样的话，频率高的算的快。间接影响计算速度的是架构，也就是执行效率。
显卡CUDA体系结构的组成：
开发库：开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。
运行期环境：运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。
驱动：CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。也就是需要安装有nVIDIA硬件的电脑上安装相应的驱动来实现CUDA通用运算。
NVIDIA显卡的的CUDA核心是什么？
CUDNN?CUDA?CUDACUDPU?CUDNN?CUDNNCUDA?CUDNN?PTX?SASSCUDA?CUDNN?CUDNN?
CUDA?CUDA?CUDNN?CUBLAS?CUDATensorRT?TensorFlowCUDA?
显卡中CUDA是什么及其应用介绍
CUDA核心，理论上流处理器缩写是SP。但NVIDIA自己称呼他们的SP是CUDA Core。
CUDA Core只是N卡流处理器而已,只是一个流处理器名词。
CUDA是一个统一计算架构，属于软件+硬件架构统称。他不是一个软件也不是一个纯硬件。而是软硬结合的计算体系。
你可以理解为CUDA是一个基于NVIDIA GPU平台上面NV自己定制的特殊计算体系。是NV自己发明的运算算法，在NV平台和软件支持上面才能发挥最高效率。CUDA在NVIDIA定义是一种类C语言，本身兼容C语言。CUDA虽然是一种独立语言提供开发学习，但CUDA本身和C差距不算非常巨大，很多有经验的开发者很快能学会。
CUDA在全球属于NVIDIA私人生态区，他的势力并不比IOS小。甚至在高端计算领域和图形领域。CUDA算的上是权威标准。 Quadro和Tesla这2个统治世界的著名计算平台就是靠着CUDA生态区才能提供客户一体化服务，否则如果大家都像AMD那样只卖个浮点看起来很高的物理节点，那么老黄根本不敢自封视觉运算公司，那不是普通半导体公司搞的授权么？
CUDA是一个计算结构，是一个理念。是一个软硬平台，是一个NV提供综合的东西。他不是一个显卡授权，也不是一个集群。也不是一个驱动。
显卡上面带CUDA什么意思或VIAM什么意思
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。
计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA?(英伟达?)发明了CUDA(Compute Unified Device Architecturem，统一计算设备架构)这一编程模型，是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。现在，该架构现已应用于GeForce?(精视?)、ION?(翼扬?)、Quadro以及Tesla GPU(图形处理器)上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。
在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级应用程序都已经使用CUDA加速或很快将会利用CUDA来加速，其中不乏Elemental Technologies公司、MotionDSP公司以及LoiLo公司的产品。在科研界，CUDA一直受到热捧。例如，CUDA现已能够对AMBER进行加速。AMBER是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。
CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起。全球财富五百强企业现在已经安装了700多个GPU集群，这些企业涉及各个领域，例如能源领域的斯伦贝谢与雪佛龙以及银行业的法国巴黎银行。随着微软Windows 7与苹果Snow Leopard操作系统的问世，GPU计算必将成为主流。在这些全新的操作系统中，GPU将不仅仅是图形处理器，它还将成为所有应用程序均可使用的通用并行处理器。
CUDA的应用
计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA(英伟达)发明了CUDA(Compute Unified Device Architecturem，统一计算设备架构)这一编程模型，是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。现在，该架构现已应用于GeForce(精视)、ION(翼扬)、Quadro以及Tesla GPU(图形处理器)上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。
CUDA产生的原因
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。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
CUDA体系结构的组成
开发库：开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。
运行期环境：运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。
驱动：CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。也就是需要安装有nVIDIA硬件的电脑上安装相应的驱动来实现CUDA通用运算。
CUDA是什么?主要应用在什么地方？
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。
CUDA?6?4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。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA?6?4架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA?6?4的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。 另一个VIAM你可能是打错字了在ATI上无VIAM技术,可能是Avivo.AVIVO技术能提高2D影像质素。在TV Card ATi Theater 550出现过,现加入到显视卡中。Radeon X1 Series全系列都会支援此技术。AVIVO是nVidia Pure Video的对手,技术上,AVIVO比PureVideo更强。 AVIVO令色彩更鲜艳，更细致，更清晰，更锐利。 AVIVO技术是针对播放中的Capture、Encode、Decode、Process及Display五个项目。
Capture方面
强化讯号来源，自动调整影像的亮度及对比度；用12-bit转换器，减少转换时的资料损失；硬件去噪声可以呈现更纯净的画面。
Decode方面
核心硬件支援H.264、VC-1、WMV9、MPEG-4等格式解码，降低CPU的使用率。
Encode方面
VPU搭配了一个附属软件，用来执行影片转码，这个软件支援H.264、VC-1、WMV9、WMV9 PMC、MPEG-2、MPEG-4、DivX等格式转码。
Process方面
AVIVO支援De-Interlacing、Video Scaling,Spatial Temporal
Vector Adaptive de-interlacing
减低影像锯齿,和画面上的一条一条线
advanced video scaling
按比例缩放来源影像,减少锯齿及毛边
Display方面
Radeon X1800XT 内建两组Dual Link TMDS Transmitters，解像度最高支援2560 x 1600
支援10Bit显示引擎
支援双DVI输出
Gamma校正
色彩校正
但是不要想因为AVIVO技术,在观看**和玩游戏等行为中做到什么明显的改变,技术只是对细微地方的改良而不是一项本质的革新.
cuda是什么意思?
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。开发人员可以使用C语言编写CUDA架构的程序，在支持CUDA的处理器上运行超高性能。CUDA3．0已经支持c＋＋和FORTRAN。
发展现况：
支持CUDA的gpu已经售出了超过1亿，成千上万的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件开发工具来解决专业和家庭应用中的问题。这些应用范围从和音频处理和物理效果模拟到石油和天然气勘探、产品设计、医学成像和科学研究。
CUDA的核心是三个重要的抽象：线程组层次结构、共享存储和barrier同步，这可以很容易地暴露给程序员，作为C语言的最小扩展。
CUDA软件栈由几个层组成，一个硬件驱动程序、一个应用程序编程接口（API）及其运行时，以及两个高级通用数学库CUFFT和CUBLAS。硬件被设计为支持轻量级驱动程序和运行时层，从而提高性能。
CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗?
cuda
读法：
英?['ku?d?]?美?['ku:d?]?
解释：
n. 奸诈而贪婪的人（等于barracuda）
n. (Cuda)人名；(塞)楚达；(意、罗)库达
用法：
NVIDIA CUDA?并行运算技术 ; 计算统一设备架构
Cuda-panthaka?注荼半托迦
CUDA Core?流处理器
扩展资料：
近义词：
crafty
读法：
英?[?krɑ?fti]?美?[?kr?fti]?
解释：
adj. 狡猾的；灵巧的
用法：
Crafty Millionaire?狡诈的百万富翁 ; 精明的百万富翁
Crafty Couture?品牌名称
crafty sycophant?奸佞
CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系是比较大的，CUDA运算速度和核心频率有关，而CUDA核心数量则决定了显卡的计算力的强弱。
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。 开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。
CUDA是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口。
而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。
