- 3月26日，由高通、谷歌、英特尔等科技巨头联合参与的UXL基金会宣布，将启动一项开源软件开发计划，为多种AI加速器芯片提供跨平台支持，推动AI技术的普及和应用，有望为整个行业带来更加开放和灵活的发展环境。该项目旨在实现计算机代码在不同芯片和硬件平台上的无缝运行，消除特定编码语言、代码库和其他工具等要求，使开发人员不再受使用特定架构（如英伟达的CUDA平台）的束缚。高通AI与机器学习主管Vinesh Sukumar表示，“我们实际上是在向开发者展示如何从英伟达平台迁移出来”。据悉，UXL的技术指导委员会准备
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高通 谷歌 英特尔 UXL 开源 英伟达 CUDA
- 对于 x86、Arm、MISC 和 RISC-V 等处理器架构都有深入研究的传奇处理器架构师Jim Keller批评了被外界认为是英伟达（NVIDIA）“护城河”的 CUDA架构和软件堆栈，并将其比作x86，称之为“沼泽”。他指出，就连英伟达本身也有多个专用软件包，出于性能原因，这些软件包依赖于开源框架。 “CUDA 是沼泽，而不是护城河，”凯勒在 X 帖子中写道。“x86 也是一片沼泽。[…] CUDA 并不漂亮。它是通过一次堆积一件东西来构建的。” 确实，就像x86一样，
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英伟达 NVIDIA CUDA
- NVIDIA和苹果的关系一直很糟糕，十几年没有过合作，现在双方的最后一丝关系也破裂了。NVIDIA今天公布了CUDA并行计算开发平台的更新规划说明，其中特别提到，CUDA 10.2(包括工具包和驱动)将是最后一个支持苹果macOS系统开发、运行CUDA程序的版本，未来CUDA将与苹果平台无关。十多年前，一批采用NVIDIA GPU显卡的苹果MacBook Pro笔记本出现瑕疵，双方为此向客户赔偿了一大笔钱，并且闹得非常不愉快，从此苹果无论笔记本还是台式机，一律只用AMD显卡。即便是NVIDIA显卡更流行，
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英伟达 苹果 macOS CUDA
- 0 引言在航空航天、医疗服务、地质勘探等复杂应用领域，需要处理的数据量急剧增大，需要高性能的实时计算能力提供支撑。与多核处理器相比，众核处理器
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众核处理器 CUDA
- NVIDIA今天官方宣布，已经收购在高性能计算领域领先的编辑器和工具供应商The Portland Group (PGI)。
PGI是意法半导体旗下全资子公司，创立于1989年，在高性能计算编译器技术上拥有悠久的历史，客户包括Intel、IBM、Linux、OpenMP、GPGPU、ARM。
PGI与NVIDIA的合作也非常密切，已经携手五年，特别是在两年前推出了面向32/64位x86架构的CUDA C编译器，开启了CUDA x86之路。
NVIDIA表示，被收购后，PGI将保留原有
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NVIDIA 编译器 CUDA
- 电子产品世界,为电子工程师提供全面的电子产品信息和行业解决方案,是电子工程师的技术中心和交流中心,是电子产品的市场中心,EEPW 20年的品牌历史,是电子工程师的网络家园
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OpenGL CUDA 像素缓冲
- 意法半导体全资子公司、全球领先的高性能计算(HPC)编译器供应商Portland Group宣布，性能优化的支持多核x86平台的PGI CUDA C/C++编译器(CUDA-x86)将于2012年1月与PGI 2012版共同上市发售。
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ST 编译器 CUDA-x86
- 当年一场场CPU革命把人类推上了IT列车，如今GPU正把火车换成飞机。而一直在IT方面不断追赶的中国，此次也搭上了头等舱。
近日，中国科学院和清华大学分别被授予CUDA卓越中心的称号，以表彰他们在利用GPU进行高性能计算的突出贡献，而亲自授予他们这个荣誉的正是GPU计算革命的发起者和主导者-----NVIDIA(英伟达)公司。
在双方眼中，GPU计算不仅是世界IT业的下一场革命，也是中国赢得IT奶酪的绝佳机会。
GPU取长CPU补短
在人们都习惯了“Intel In
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Nvidia GPU CUDA
- 意法半导体全资子公司、世界领先的高性能计算机(HPC)编译器提供商Portland Group®宣布与英伟达公司(NVIDIA)达成合作开发协议，两家公司计划为CUDA图形处理器(GPU)开发新的Fortran语言编译器。
NVIDIA® CUDA™架构让开发人员能够卸载计算机内核承担的繁重计算任务，把图形处理任务转交给并行性能出色的图形处理器。通过函数调用和语言扩展，CUDA架构能够让开发人员绝对控制通用计算内核到图形处理器的映射，以及数据在x64位处理器与图形处理
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ST 编译器 Fortran CUDA PGI
- 【赛迪网讯】7月3日消息，据国外媒体报道，英特尔高级副总裁帕特·基辛格(Pat Gelsinger)日前再度炮轰Nvidia，称Nvidia的CUDA技术无足轻重。
Nvidia CUDA技术是当今世界上唯一针对Nvidia GPU(图形处理器)的C语言环境，该技术充分挖掘出Nvidia GPU巨大的计算能力。凭借CUDA技术，开发人员能够利用Nvidia GPU攻克极其复杂的密集型计算难题。
英特尔高级副总裁帕特·基辛格日前却表示：“CUDA只是计
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英特尔 Nvidia CUDA GPU
cuda介绍
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。
CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA?架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是 [
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