10. CUDA-Convnet 现在大多数人都知道 GPU 在处理某些问题上的速度比 CPU 快。但应用程序不会自动利用 GPU 的加速功能；他们必须明确通过程序写入。CUDA-Convne

。 7. Hebel 也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型训练方法，例如momen

是依据其C++开发环境完成的开源项目，目前看也是性能最好的开源平台，同时GPU相关的基础开发架构CUDA类库也是需要C++的技术。 此外R语言和matlab是更容易学习上手的专业数学分析的工具语言。

为核心的为代表的追逐性能派。前者支持直接 tensor 的计算，而后者往往需要给每个神经网络的层和更新公式编写独立的 cuda kernel 。编程效率派认为机器学习程序员应该是写公式来达到代码最大的可读性和易改写性。而很多以

PostgreSQL 9.5 devel CUDA 7.0 或者更新版本 x86_64 Linux platform supported by CUDA 项目主页： http://www.open-open

PostgreSQL 9.5 devel CUDA 7.0 或者更新版本 x86_64 Linux platform supported by CUDA 官方网站： http://www.open-open

for unit testing (optional); Caffe Dependencies CUDA 7 or 6.5 is required for GPU mode. BLAS via ATLAS

Nvidia 在 CUDA、visual copmutier 及 GPU 模拟上作顾问。 她还曾经是微软 Direct3D 顾问委员会的创始人之一，并且参与了英伟达在 CUDA 和 GPU 模拟的相关工作。在

s和videoio。原先的OpenCL模块ocl事实上与其 它模块融为一体，而CUDA加速模块gpu分解成了数个以cuda开头的模块。此外，除了官方支持的OpenCV代码，还有一些自发贡献的内容、不稳定的

Digits 之外，英伟达另外也更新了其他的一些软件，以期在 AI 开发上会显得更为便利。比如说对 CUDA 并行编程平台与应用编程界面的升级，现如今它已经支持 16 位浮点运算——先前还只支持 32 位

快 速的基于FFT的卷积层，采用基于NVIDIA的cuFFT库构建的自定义CUDA内核。除此之外，还包括许多其他基于CUDA的模块和容器 （container）。本次发布的最重要部分包括基于FFT的卷

and speed in mind. [DEEP LEARNING] CUDA - This is a fast C++/CUDA implementation of convolutional [DEEP

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那么，我该选择哪类加速器呢？英伟达 GPU、AMD GUP 还是英特尔的 Xeon Phi？ 英伟达的标准库使得在 CUDA 中建立第一个深度学习库很容易，但没有适合 AMD 的 OpenCL 那样强大的标准库。目前还没有适合

写机器学习程序有两类心态，一种是最大化代码运行效率的程序员，另外一种是最求实现简单少写代码的程序员。比较常见的是前者写C++,CUDA， 后者写matlab, python。我个人属于前者，希望可以对代码有最大的控制，提前分配好内

TensorFlow，Theano，Torch，MXNet 和 Caffe，以及 NVIDIA 流行的 CUDA 软件，CUDA 可用来构建 GPU 加速应用。 价钱 云 GPU 和谷歌其它基础设施一样，价格

此外，异构计算可移植界面(HIP)还允许开发人员将CUDA代码转换为可移植的C++代码。据AMD透露，HIP在很多情况下可以将90%的CUDA代码转换成C++，而剩余的10％则可以手动转换。预计A

C++ vector expression template library for OpenCL/CUDA. [MIT] Containers C++ B-tree - A template library

HPX ：用于任何规模的并行和分布式应用程序的通用C++运行时系统 VexCL ：用于OpenCL/CUDA 的C++向量表达式模板库。 容器 C++ B-tree ：基于B树数据结构，实现命令内存容器的模板库

Boltzmann Machines Convolutional Neural Nets 需要cudamat和cuda-convnet库支持。 项目主页： http://www.open-open.co