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cuda_GpuMat


  • AI芯片戰(zhàn)火，UXL基金狙擊英偉達(dá)CUDA

    前言：隨著AI芯片領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇，戰(zhàn)火已延伸至軟件生態(tài)層面。近日，英偉達(dá)公司明確宣布，禁止在其他硬件平臺(tái)上通過(guò)翻譯層運(yùn)行基于CUDA的軟件。這一舉措加劇了AI軟件生態(tài)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，對(duì)行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響

  • 英偉達(dá)痛下殺手：國(guó)產(chǎn)GPU顯卡，不準(zhǔn)模擬跑CUDA了？

    眾所周知，在GPU領(lǐng)域，不管是AI加速，還是普通渲染，其實(shí)還是英偉達(dá)最厲害。 一方面是因?yàn)橛ミ_(dá)有自己的硬件，特別是在AI加速領(lǐng)域，英偉達(dá)的A100、H100系列，不沒(méi)有對(duì)手。另外最最重要的，其實(shí)是英偉達(dá)的生態(tài)，也就是CUDA

  • 一文了解CUDA優(yōu)化

    編者薦語(yǔ)CUDA 優(yōu)化的最終目的是：在最短的時(shí)間內(nèi)，在允許的誤差范圍內(nèi)完成給定的計(jì)算任務(wù)。在這里，“最短的時(shí)間”是指整個(gè)程序運(yùn)行的時(shí)間，更側(cè)重于計(jì)算的吞吐量，而不是單個(gè)數(shù)據(jù)的延遲。在開(kāi)始考慮使用 GPU 和 CPU 協(xié)同計(jì)算之前，應(yīng)該先粗略的評(píng)估使用 CUDA 是否能達(dá)到預(yù)想的效果

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)：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(jué)的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中使用它。Pre：我之所以決定寫這篇文章，是因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)現(xiàn)有指南缺少一些更詳細(xì)的信息，無(wú)法說(shuō)明如何使用CUDA GPU支持從源代碼構(gòu)建OpenCV，以便將其導(dǎo)入python3．8conda環(huán)境

  • 教程與實(shí)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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