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不支持CUDA的intel集成显卡是否可以用来学习CUDA编程
xiao88yan
2013-05-25 08:44:42
即模拟运行即可,不用于实际开发
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不支持CUDA的intel集成显卡是否可以用来学习CUDA编程
即模拟运行即可,不用于实际开发
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oss3s
2013-06-17
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学习opencl吧
H265转码器,c++开发,
支持
gpu
c++开发,
支持
H265和H264互相转码,
支持
nvida gpu转码;
magicbook2018+MX150+win10+显卡驱动445.87+
cuda
_10.0.130+cudnn_v7.6.4.38+conda4.8.3+tensorflow1.14.0
疫情在家起见,效率真的很低,还好马上就要开学了,最近有个作业需要用到deep learning,要用到gpu跑,因此记录一下我的配环境过程,来回折腾了两天,版本不对称问题很头疼,下面直接给出我的电脑配置以及环境。 1.操作系统:WIN10 2.电脑型号:magicbook2018 3.CPU:i7-8550U 4.GPU:MX150 5.显卡驱动:445.87 6.
cuda
版本:
cuda
_10.0.130_411.31_win10 7.cudnn版本:cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38 8.Anaconda3版本:4.8.3 9.python版本:3.7.3
基于ffmpeg实现硬件解码功能
基于ffmpeg实现硬件解码,
支持
cuda
/dxva2/qsv/d3dllva/opencl类型GPU设备。资源包括完成的vs工程代码,解压后可直接编译运行,依赖的ffmpeg开发包也在资源包中。
GPU_显卡计算
基于显卡原理,详细介绍了GPU的
编程
开发基础。
4大观点辩CPUGPU谁是胜利者
4大观点辩CPUGPU谁是胜利者 对Cpu与GPU在计算方面谁是未来的辩论
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