cuda_GpuMat
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AI芯片戰(zhàn)火，UXL基金狙擊英偉達CUDA
前言：隨著AI芯片領域的競爭不斷加劇，戰(zhàn)火已延伸至軟件生態(tài)層面。近日，英偉達公司明確宣布，禁止在其他硬件平臺上通過翻譯層運行基于CUDA的軟件。這一舉措加劇了AI軟件生態(tài)的競爭態(tài)勢，對行業(yè)發(fā)展產生深遠影響
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英偉達痛下殺手：國產GPU顯卡，不準模擬跑CUDA了？
眾所周知，在GPU領域，不管是AI加速，還是普通渲染，其實還是英偉達最厲害。 一方面是因為英偉達有自己的硬件，特別是在AI加速領域，英偉達的A100、H100系列，不沒有對手。另外最最重要的，其實是英偉達的生態(tài)，也就是CUDA
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一文了解CUDA優(yōu)化
編者薦語CUDA 優(yōu)化的最終目的是：在最短的時間內，在允許的誤差范圍內完成給定的計算任務。在這里，“最短的時間”是指整個程序運行的時間，更側重于計算的吞吐量，而不是單個數(shù)據(jù)的延遲。在開始考慮使用 GPU 和 CPU 協(xié)同計算之前，應該先粗略的評估使用 CUDA 是否能達到預想的效果
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機器學習：如何編譯OpenCV以包括CUDA GPU支持？
本文將逐步介紹如何編譯OpenCV以包括CUDA GPU支持，以便可以在基于視覺的機器學習項目中使用它。Pre：我之所以決定寫這篇文章，是因為我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有指南缺少一些更詳細的信息，無法說明如何使用CUDA GPU支持從源代碼構建OpenCV，以便將其導入python3．8conda環(huán)境
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教程與實戰(zhàn)：OpenCV使用CUDA處理圖像
import cv2 as cvgpu_frame = cv．cuda_GpuMat()screenshot = cv．imread('media/drip．png')gpu_fram
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