Компьютерное железо

Зачем нужны cuda видеокарты?

Azizxon Aslonov
Azizxon Aslonov
2 749
Туда видеокарты.) Погугли.
Alai Tany
Alai Tany
53 763
Лучший ответ
Для вычислений
Serdjiu Niholat
Serdjiu Niholat
64 438
Для того же, для чего нужны ядра процессора! По сути это то же самое, ток в видеокарте, и их там больше в сотни раз.
Если в топовых процессорах 8-16 ядер, или типа того, то в видеокартах их тысячи. Они отличаются по возможностям, но для обработки графики и решения многих прикладных задач самое оно.
Чем больше Куда Ядер, тем выше производительность и цена видеокарты. Т. к количсетво кудо ядер напрямую влияют на производительность, и на количество зарабатываемой криптовалюты.
Zohid Abduraimov
Zohid Abduraimov
68 537
Для монтажа видео
Куаныш Садыров
Куаныш Садыров
66 532
для более лёгкой оптимизации софта .софта современного так много что под каждый точить очень затратно лучше делать одну и тужа карту разной выборкой по качеству которая занимается всегда одним и темже
Бауржан Максут
Бауржан Максут
50 859
Затем
в жопу
Элигант Rap Kz
Элигант Rap Kz
4 647
как в электричестве примерно) у видеокарты есть последовательная и параллельная работа ядер, второй способ повышает производительность в программах с поддержой cuda в 3-5 раз, а так по сути тоже самое
Артём Морозов
Артём Морозов
4 111
Ты чё несешь, чел? Куда - это ядра в видеокартах
Аппаратное ускорение
No
Nord
381
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[1]. 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[2], MATLAB[3] и т. п.