这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度大大加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导知识，让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算，以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。
这一发展是由GPGPU接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。CuPy 提供了通过基于CUDA的并且兼容Numpy的高级函数，PyCUDA提供了对CUDA API更细粒度的控制，英伟达也发布了官方CUDA Python。
第1章 CUDA介绍及入门 本章向你简要介绍CUDA架构以及它是如何重新定义GPU的并行处理能力。应用软件如何使用CUDA架构？我们将演示一些实际的应用场景。本章希望成为使用通用GPU和CUDA加速的软件入门指南。
如果以上都没问题，则说明CUDA安装成功，至于Cuda安装成功之后的使用，我们可以在Visual Studio中写C++代码使用，也可以在Anaconda和Pycharm中写Python代码使用，额外下载安装cudnn，CUDNN是一个常见的神经网络层加速库文件，能够很大程度把加载到显卡上的网络层数据进行优化计算，而CUDA就像一个很粗重的加速库，其主要依靠的是显卡。
CNCC2022将于12月8日至10日在贵州省贵阳市国际生态会议中心举办，今年CNCC技术论坛数量达到122个，内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月10日举行的【基于Python的CUDA编程入门培训及线上编程体验】。
从各项测试结果来看，英特尔12代酷睿i7-12700H处理器除了在CINEBENCH R15单核跑分上与锐龙7 6800H几乎持平之外，其它12项测试结果中，一项测试性能领先达到49.79%，五项测试性能领先幅度超过20%，五项测试性能领先幅度超过10%。
使用工具如 Matplotlib 来可视化数据分布，以及使用 Graphviz 或 TensorBoard 来可视化模型结构。在 PyTorch 中，可以这样保存和加载模型:九、使用 GPU 加速训练。
既然定位于平面设计师的创作利器，我们就不得不提及内容创作者的痛点，我们日常工作当中，传统商务台式机普遍对打字与浏览网页相对友好，但对于平面设计，视频剪辑，3D渲染这些需要高运算的程序支持并不到位，导致很多员工在使用商务台式机的时候，产生剪辑卡顿、渲染速度慢、数据读取效率低等问题，这也极大地影响了我们的办公效率，ThinkCentre neo P600的出现或许可以真正解决内容生产者纠结的问题。
