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

代码运行在 GPU 上。Rootbeer 是一个功能完整的解释器，能将 Java 字节码自动生成 CUDA 代码。 来自: Solidot

。支持多种视频流同时输入（视频传输线、USB摄像头和视频文件等）。能利用 OpenGL 对输入进行处理，方便的与 OpenCV，CUDA 等集成开发计算机视觉系统。 项目主页： http://www.open-open

新的三维可视化模块'viz' 'ocl'模块的性能修正 Android摄像头的修正 改进移动平台的CUDA支持 来自社区的bug修复 修复了用户报告的55个bug 合并了156个拉取请求

Barnyard 和 Barnyard2 工具。 发布说明： HTTP支持得到了很大改进。更新CUDA支持。增加一个DNS解析器和记录器。改进Lua支持。更强大的流引擎。IPS模式进行了改进。许多小的改进和修正。

。支持多种视频流同时输入（视频传输线、USB摄像头和视频文件等）。能利用 OpenGL 对输入进行处理，方便的与 OpenCV，CUDA 等集成开发计算机视觉系统。 项目主页： http://www.open-open

purpose gradient boosting library. CUDA - This is a fast C++/CUDA implementation of convolutional [DEEP

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来源：英伟达 英伟达宣布几项重要动作，以推进其在 HPC 上的布局： 包括发布一款参考设计平台，将 CUDA 加速带入到 Arm 架构当中，帮助企业能够快速构建 GPU 加速的 Arm 服务器；和微软合作构建搭载在

它能够优化你的计算量并让你的运行时间保持最低。 如果速度的提升还不能满足你，它还内置支持使用CUDA在GPU上执行那些所有耗时的计算。所有的这一切仅仅只需要修改配置文件中的标志位即可。在CPU上运

Hebel 是一个在 Python 中用于带有神经网络的深度学习的库，它通过 PyCUDA 使用带有 CUDA 的 GPU 加速。它可实现大多数目前最重要的神经网络模型，提供了多种不同的激活函数和训练方式，如动量，Nesterov

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)。 基于FFT的卷积层 本次发

Processing Systems)会议上披露的，跑分让人失望主要是因为英伟达（NVIDIA） 的CUDA深层神经网络库（ CUDA Deep Neural Network library ）底层版本和对其他工具底层

在自己的电脑上安装 TensorFlow 框架，安装方法过程不赘述，CPU 版相对更容易一点，GPU 版需要 CUDA 支持，各位看官看情况安装就好。 开始 创建一个文件夹（比如就叫做 tensorflow ），在文件夹中创建一个

身，包括语音与多媒体。 由于优先考量速度需求，因此Caffe全部利用C++编写而成，同时支持CUDA加速机制。不过它也能够根据需要在CPU与GPU处理流程间往来切换。其发行版中包含一系列免费与开源参考模型，主要面向各类常规典型任务;

OpenCV管理器得到改进； o 新的NVIDIA Kepler架构、CARMA平台支持和其他新的优化，以及在CUDA中的优化； o OpenCL模块现在能够成功生成各种SDK（包括AMD、NVIDIA、英特尔和苹

GPU，而不必处理会干扰实际工作的日常性 GPU 编程任务。 两大最流行的 GPU 编程模型是 OpenCL 和 CUDA ，Harlan 可以编译到 OpenCL。Holk 还为新语言赋予了部分函数编程语言特性，他是在开发

Integration with our fork ( cudanet ) of Alex Krizhevsky's cuda-convnet2 library for Kepler GPU support Support