我的笔记本安装了cuda开发工具,无法使用独立显卡玩游戏,驱动程序...
展开全部 CPU+GPU一个显卡,独立一个显卡,当前使用的显卡是CPU自带的GPU的显卡。
你看看显卡 属性,分辨率之类的,如果分辨率很多,且有很高分辨率的,应该是独立显卡。
BIOS里面有关于显卡的设置,你尝试屏蔽CPU自带的那个GPU显卡。
系统已经明确提示你,当前使用的显卡并不是独立的那块显卡。
有些游戏可能不会自动切换显卡。
你手动到BIOS切换吧。
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推荐几个又快又好视频转码软件 我n卡 要支持cuda的
讯连科技(开发powerdvd那个)的mediaespresso-媒体转换器,反正软件界面上有cuda标志速度很快,同编码的一首mv高码率转低码率非常快,一秒就3%,转换其他编码的话一秒进度1%,还是很快,刻意转换成avi、m2ts、mpg、mp4、wmv格式,可设置的分辨率和码率都很高,效果比暴风转码类的好多了。
音频可设置dolby digital 256k和lpcm1536,可惜不能转换成aac
NVIDIA显卡的的CUDA核心是什么?
展开全部 CUDA核心,理论上流处理器缩写是SP。
但NVIDIA自己称呼他们的SP是CUDA Core。
CUDA Core只是N卡流处理器而已,只是一个流处理器名词。
CUDA是一个统一计算架构,属于软件+硬件架构统称。
他不是一个软件也不是一个纯硬件。
而是软硬结合的计算体系。
你可以理解为CUDA是一个基于NVIDIA GPU平台上面NV自己定制的特殊计算体系。
是NV自己发明的运算算法,在NV平台和软件支持上面才能发挥最高效率。
CUDA在NVIDIA定义是一种类C语言,本身兼容C语言。
CUDA虽然是一种独立语言提供开发学习,但CUDA本身和C差距不算非常巨大,很多有经验的开发者很快能学会。
CUDA在全球属于NVIDIA私人生态区,他的势力并不比IOS小。
甚至在高端计算领域和图形领域。
CUDA算的上是权威标准。
Quadro和Tesla这2个统治世界的著名计算平台就是靠着CUDA生态区才能提供客户一体化服务,否则如果大家都像AMD那样只卖个浮点看起来很高的物理节点,那么老黄根本不敢自封视觉运算公司,那不是普通半导体公司搞的授权么? CUDA是一个计算结构,是一个理念。
是一个软硬平台,是一个NV提供综合性服务的东西。
他不是一个显卡授权,也不是一个集群。
也不是一个驱动。
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NVIDIA Tesla C1060的规格
尺寸规格 9.75英寸PCIe x16规格 Tesla GPU的数量 1 CUDA核心数量 448 CUDA核心频率 1.15 GHz 双精度浮点性能(峰值) 515 Gflops 单精度浮点性能(峰值) 1.03 Tflops 专用存储器总容量*Tesla C2050Tesla C2070 3GB GDDR56GB GDDR5 存储器频率 1.5 GHz 存储器接口 384位 存储器带宽 144 GB/秒 功耗Tesla C2050 238W热设计功耗 系统接口 PCIe x16 Gen2 散热解决方案 主动式风扇散热器 显示器支持Dual-Link DVI-I显示器最大分辨率@ 60Hz 12560x1600 软件开发工具 CUDA C/C++/Fortran、OpenCL以及DirectCompute工具包。
针对Visual Studio的NVIDIA®(英伟达?)Parallel Nsight? *注:在开启ECC功能的情况下,专用存储器中的一部分将用于ECC数据,因此用户可用存储器容量将减少12.5%。
(例如总容量为3 GB的存储器将仅能为用户提供2.68 GB的可用容量。
)
能否在黑苹果上进行CUDA开发
展开全部 在进行正式的对比评测之前,我们首先必须要了解CUDA到底是什么?而笔者也发现正是因为很多人没有对CUDA进行真正准确客观的了解,才导致了对CUDA和DirectCompute的误解。
我们先来看看NVIDIA官方如何解释CUDA这个概念: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就可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。
将来还会支持其它语言,包括FORTRAN以及C++。
可以看到,CUDA真正意义上来说是一种通用并行计算架构,但又包含了CUDA指令集架构和GPU内部的并行计算引擎。
就如同CPU的情况一样,X86的架构也包含ISA和执行指令的硬件架构。
各种应用程序都基于这个架构进行开发并在此上运行。
可以说CUDA架构的GPU是图形渲染架构与并行计算架构的合体!...
求支持CUDA高清好用视频压缩工具和AE CS4 CUDA开启设置
CUDA是Nvidia的通用计算平台语言,只要你想用Nvidia的GPU参与通用计算,就需要用到CUDACUDA本身仅仅是Nvidia提供的工具,至于怎么用,就是开发者的意愿了。
它可以被用在转码软件中,使转码过程经由GPU进行加速。
或者用于数学计算中,利用CUDA编程,让GPU参与到方程组的计算中,加速计算过程,尤其是一些并行度高的计算,更适合通过CUDA进行GPU计算。
求一款能用显卡GPU转换视频格式的软件,最好免费的
一直以来在视频转换都是一件很烦人的事情,只利用CPU进行转码是相当耗资源的,在转码过程中用户也只能干瞪着眼等待了。
并且转换速度很慢,一部影片动辄要数小时的转码时间,可能转换后发现效果不满意,还需要重新转换,这样浪费的时间更多。
而如果使用专业的视频转换软件需要硬件解压卡,转换速度和效果的确不错,但是这样的设备采购价格往往相当昂贵,并不适合一般玩家选择。
对显卡感兴趣的朋友都知道,通用计算是大家如今经常提到的字眼,通用计算之所以如此热门其根本原因在于显卡核心GPU的多流处理器架构:GPU强大的并行浮点运算能力是仅仅拥有个位数核心的中央处理器CPU无法望其项背的。
而通用计算技术可以发挥GPU的长处,让其电脑运算速度飙升,一些应用程序的速度可以提高数倍甚至数十倍,让原来因为运算量巨大而不可完成的任务变得可行。
近年来GPU通用计算已经在科学研究和超级计算领域取得突破性进展,随着数百万支持CUDA的GPU已经遍布全球计算机,软件开发人员、科学人士和研究人员正在利用CUDA探测到更多更广的领域中,包括图像和视频编辑、计算生物学和计算化学、流体力学模拟、CT图像重组、地震分析、光线追踪以及其它更多。
近年来超级计算机的突飞猛进很大程度上也是得益于强大的GPU加盟。
就连我国自己制造的”天河一号A“超级计算机也采用NVIDIA Tesla相关技术AMD以及NVIDIA两家的都拥有自家的通用计算技术,分别为CUDA与Stream,由于支持Stream的转码软件还比较少,仅限制于自家推出的转码软件,所以我们在这里重点介绍下基于CUDA的视频转码软件。
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