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。
在 NVIDIA 的竞争危机中，除了 AMD、Intel 之外，Tom's Hardware 还特别提到了中国的几家 GPU 制造商，比如构建 GPGPU 核心技术的云端 AI 计算平台公司登临科技设计的处理器拥有兼容 CUDA/OpenCL 等编程模型的“计算架构”。
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。
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。
索泰作为NVIDIA的一线AIC品牌，非公版RTX4080自然不会缺席，这次我们收到了索泰GeForceRTX408016GB天启OC显卡，这是第一款拥有5个散热风扇的RTX4080，都说天启系列堆料猛，从这款显卡的散热上看确实如此，这也让笔者非常好奇它的实际表现，下面让我们一探究竟。
开始分享数据前先介绍一下咱们的测试平台配置:我们采用了当代游戏神U——AMD锐龙7 9800X3D，与之搭配的主板是微星高端主板MSI MPG X870E CARBON Wi-Fi，以及芝奇T-FORCE XRTEEM ARGB 幻镜 DDR5-8000 C38 24GB*2，这套平台的性能理应能将影驰 RTX 5070 魔刃 OC的游戏性能完全发挥出来。
“生成式AI时代和AI的iPhone时刻已经到来”。北京时间8月8日晚间，英伟达创始人黄仁勋在计算机图形学顶会SIGGRAPH上发布了GH200 Grace Hopper 超级芯片、AI Workbench等成果时这样讲道，并透露首批GH200预计于2024年第二季度出货。
在6月的第一天，NV正式发布了GeForce RTX 3080Ti和RTX 3070Ti，RTX 3070 Ti得益于NV全新的Ampere架构和GDDR6X显存，游戏性能相比上一代中端RTX 2070 SUPER提升明显，顺理成章地成为许多中高端游戏用户的新首选。
