smoothing —KNN、核权平均以及局部线性回归平滑器 cutorch —torch的CUDA后端实现 cunn —torch的CUDA神经网络实现。 imgraph —torch的图像/图形库，提供从图像创建图形、分割、建立树、又转化回图像的例程

—KNN、核权平均以及局部线性回归平滑器 cutorch —torch 的 CUDA 后端实现 cunn —torch 的 CUDA 神经网络实现。 imgraph —torch 的图像/图形库，提供从图

大会上推出的最新自动驾驶 SoC，结构上主要是由一组八核 ARMv8 处理器加上 512 个最新一代的 Volta Cuda core 组成，性能方面达到 20 TOPS (基于 8 比特整数运算)，同时只有 20 瓦的能耗。

Multiprocessors, SMs)，每个多处理器中有上百个CUDA核。一个多线程程序的一个kernel实例在一个SM上执行，一个kernel实例上的操作会分配到不同cuda核中独立执行。所以只要程序分配得当，GPU中的处理器越多执行越快。如Titan

libdnn 是一个轻量、好读、人性化的深度学习函式库。由 C++ 和 CUDA 撰写而成，目的是让开发人员、研究人员、或任何有兴趣的人都可以轻鬆体验并驾驭深层学习所带来的威力。 特色 轻量、好读、人性化

functionality, and optimizations were made for the CUDA gpu module. The OpenCL-based hardware acceleration

Adobe 的 Premiere Pro 硬件加速常年对 NVIDIA CUDA、Intel QuickSync 友好，现在，AMD GPU 的短板也补上了。 本周，Adobe 14.2 更新发布，支持了

支持单个、多 GPU。 优异的可扩展性，通常情况下能支持最多 100 个维度。 基于 BLAS 和 CUDA。 比当前最先进的库速度提高 8.5 倍。 详情： http://www.leiphone

Summer of Code 2012的代码 显着改善和优化的Android和iOS移植 优化的GPU（即CUDA为基础的）模块 全新的ocl（基于OpenCL的）模块 在多核上面有更好的性能，不再需要TBB的支持

RT操作系统的视频文件输入和输出功能，以及使用相机的应用程序示例，启用TBB或MS并发功能 增加桌面和ARM系统的CUDA5.5支持 加入Qt5的支持 增加了许多新的OpenCL算法移植，在Windows Superpack中包括OpenCL的二进制程序

Hebel是一个用在Python中的神经网络深度学习库。使用 GPU 加速利用CUDA通过 PyCUD实现。它实现了几类最重要的神经网络模型，提供各种激活函数和训练模型，包括momentum、Nesterov

完整的Java绑定, 基于Android版移植. 完善 Android版的程序框架/例子/入门教程等. CUDA 部分 针对 NVIDIA Kepler/CARMA 等架构的优化. 完善 OpenCL 支持(

Simula语言里并不是所有的东西都是对象。 Fortran: 汇编语言太低级。 Cobol: Fortran语言不好用。 PL/1: Fortran语言缺少足够的数据类型。 Ada: 所有现存的编程语言都有缺失。

Smalltalk: Simula不是完全的面对对象编程 Fortran: 汇编形式太底层 Cobol: Fortran 语言太可怕 PL/1: Fortran 没有足够的数据类型 Ada: 其他语言总感觉缺点什么

所以，C语言是——神秘人伏地魔。 FORTRAN 比C语言更为古老的Fortran语言，几乎看尽了一些科学和计算机领域事业的兴衰。很多伟大又非凡的成就都应该归功于Fortran语言。 但是Fortran，怎么说呢…

Segmentation Dataset 500 Frameworks Caffe Torch7 Theano cuda-convnet Ccv NuPIC DeepLearning4J Miscellaneous Google

used across the project. Including abstraction of CUDA, abstraction of uv event loop etc. caffeine

更佳。这个已经让mpv的开发者验证了，日后它们也会支持，ffmpeg目测也会做些改动。 - CUDA: 修复bitstream filters错误使用 - OpenGL: 支持PBO，

2.61版本发布，主要更新如下 Cycles 渲染引擎：真实的光线跟踪渲染，同时支持CUDA计算和OpenCL计算。 海洋模拟：生存真实的海洋水面模型。 Dynamic Paint

也被用于大规模分布式的框架中，如 Apache Hadoop 等。 一些现成的 GPU 库是基于 Nvidia 的 CUDA 计算环境开发的。开发者利用这些库可以将程序的性能提升 2 倍到 48 倍不等。下图是 Duimovich