cuda_GpuMat
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AI芯片战火，UXL基金狙击英伟达CUDA
前言：随着AI芯片领域的竞争不断加剧，战火已延伸至软件生态层面。近日，英伟达公司明确宣布，禁止在其他硬件平台上通过翻译层运行基于CUDA的软件。这一举措加剧了AI软件生态的竞争态势，对行业发展产生深远影响
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英伟达痛下杀手：国产GPU显卡，不准模拟跑CUDA了？
众所周知，在GPU领域，不管是AI加速，还是普通渲染，其实还是英伟达最厉害。 一方面是因为英伟达有自己的硬件，特别是在AI加速领域，英伟达的A100、H100系列，不没有对手。另外最最重要的，其实是英伟达的生态，也就是CUDA
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一文了解CUDA优化
编者荐语CUDA 优化的最终目的是：在最短的时间内，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序运行的时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用 GPU 和 CPU 协同计算之前，应该先粗略的评估使用 CUDA 是否能达到预想的效果
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机器学习：如何编译OpenCV以包括CUDA GPU支持？
本文将逐步介绍如何编译OpenCV以包括CUDA GPU支持，以便可以在基于视觉的机器学习项目中使用它。Pre：我之所以决定写这篇文章，是因为我发现现有指南缺少一些更详细的信息，无法说明如何使用CUDA GPU支持从源代码构建OpenCV，以便将其导入python3．8conda环境
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教程与实战：OpenCV使用CUDA处理图像
import cv2 as cvgpu_frame = cv．cuda_GpuMat()screenshot = cv．imread('media/drip．png')gpu_fram
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