only once mshadow will generate high performance CUDA and CPU code for users It brings concise and readable

，剩下的都可以交给 VELES。VELES 使用 Python 编写，使用 OpenCL 或者 CUDA，利用基于 Flow 的编程。 VELES 是三星开发的另一个 TensorFlow。 主要特性：

计划发布的专用显卡是 NVIDIA P106-100 ，6GB GDDR5 显存，1280 个 CUDA Core，显存位宽 192 位，相比没有为挖矿优化的同型号显卡，它的哈希率提升了 36%，而且能长时间运行，可以

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