CUDA是NVIDIA于2016年推出的一种通用并行计算平台和编程模型，利用 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎以比CPU更有效的方式解决许多复杂的计算问题。 GPU（Graphics Processing Unit）在相同的价格和功率范围内，比CPU提供更高的指令吞吐量和内存带宽。GPU 专门用于高度并行计算，因此设计时更多的晶体管用于数据 ...

CUDA，这个名字听起来就像是某种高科技的密码，但它实际上是英伟达公司在2006年推出的一个技术，全称是Compute Unified Device Architecture，也就是“统一计算设备架构”。简单来说，CUDA让程序员能够利用显卡（GPU）的强大计算能力来执行复杂的计算任务，而不仅仅是处理图形和视频。 想象一下，你的 ...

CUDA，全称 Compute Unified Device Architecture，是 NVIDIA 在 2016 年推出的一种通用并行计算平台和编程模型，它利用 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎以比 CPU 更有效的方式解决许多复杂的计算问题。 CUDA 附带一个软件环境，允许开发人员使用 C++ 作为高级编程语言。

本人CUDA11.1，因需要，想安装1.6.0的pytorch，不知道能否使用？

为什么CUDA是NVIDIA的护城河？ 因为它软硬结合，成为了深度学习领域事实上的行业标准，只要黄的脑子不作大死，这个行业一天不完蛋他就有一天的肉吃。

CUDA 的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的： a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex computational problems in a more efficient way than on a CPU.

目前世界上排前三位的GPGPU生态是CUDA（NV）、ROCm（AMD）、oneAPI（Intel）。 国内GPGPU主力在用的imagination生态（国内某些GPU厂家号称的自研生态，或许做了些修改），20多家国产GPU企业加在一起连前三都排不上。

3 days ago · Cuda & Challenger General Discussion (ROSEVILLE MOPARTS) It's all about the E-Bodies Posts: 42,543 Topics: 2,975

Nvidia在深度学习领域的投入较早，一些常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等最初开发时选择了支持CUDA，因此这些框架的生态系统中的大部分资源和库也是基于CUDA进行优化和开发的。 所以，久而久之， CUDA就成为了大家开发AI程序的主流工具。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 192…