NVIDIA一直在创建一些最佳的GPU，以进行深度学习，使GPU加速库成为AI项目的流行选择。
如果您从事AI项目，那么是时候使用NVIDIA GPU加速图书馆（如果您没有这样做）。直到2000年代后期，人工智能项目才能在GPU培训神经培训神经的帮助下变得可行。网络极大地加速了该过程。当时，NVIDIA一直在创造一些最佳的GPU进行深度学习，这使GPU加速库成为AI项目的流行选择。
如果您想知道如何将NVIDIA GPU加速库用于您的AI项目，本指南将帮助您回答问题并帮助您踏上正确的道路。
对于AI或更广泛的机器学习，使用GPU加速库是一个不错的选择。GPU具有明显的内核和大量的内存带宽。这允许GPU高速执行并行处理 - 对于大多数机器来说，这是必不可少的学习项目。
使用GPU进行AI和深度学习已成为一个非常复杂的数学矩阵，需要解析。NVIDIAGPU的并行处理能力使他们能够轻松地破坏这些矩阵。用于下一个AI的GPU加速器库的使用项目最终将成为最快，最有效的解决方案。
最后，CPU可用于操作深度学习项目的神经网络，但它们根本无法超越GPU加速度。
为简单起见，最佳的图形渲染GPU通常是AI项目的最佳GPU。但是，GPU需要强大。GPU的处理能力越强，神经网络的分辨率越强。
实际上，选择NVIDIA GPU时需要牢记以下因素：
尽管这是一个基本因素，但它很可能是最重要的因素之一。如果您的GPU与其余的PC设置不兼容，那么所有这些都是徒劳的。Double检查和三次检查以确保GPU您购买的满足您的PC要求。
风扇用于冷却计算机，随着所有数据处理，GPU将变得非常热。制造商指示的TDP值将使您知道安全范围应该是什么。在许多情况下，需要冷却系统来减少热量并提高性能。
神经网络可以包含大量需要处理和存储的数据（如果只是暂时的话）。您将需要具有适当内存能力的GPU才能尽可能平稳地运行。
CUDA是NVIDIA的平行计算平台。它是机器学习，深度学习和人工智能的行业标准。CUDA内核越多，处理能力就越高。
GeForce RTX 2080 TI创始人版，为了让您了解在NVIDIA GPU中可以找到的内容，我们强烈建议GeForce RTX 2080 TI创始人版。gpu在每个基准测试中都交付！尽管不是最新的NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，NVIDIA，RTX 3080 Ti只有一半具有CUDA核心的一半，价格要低得多，使其成为一个出色的入口-GPU.但是，如果您负担得起较新的GPU，并且适合您的PC配置，那么您就可以必须使用较新的型号！
汤姆指南对RTX 2080 TI和RTX 3080 TI进行了很好的比较。
就兼容性而言，它比其他GPU更长。TDP值为260 W，比标准GPU高一些。
它具有足够的11bg内存和616 GB/s的内存带宽，而CUDA具有高达4,352个核心。RTX2080 Ti Founders Edition GPU包含许多并行处理功能。
各种Python库和图像源。NVIDIA已发布CUDA-X，与上面提到的CUDA相同，但性能较高。CUDA-X可以访问的GPU加速库可以涵盖高性能计算的所有内容（HPC）到AI以及两者之间的所有内容。
NVIDIA?CUDA-X建立在NvidiaCuda?上。它是图书馆，工具和技术的集合。与使用CPU的替代方案相比，它可以提高性能和更高的性能。PACTIC计算（HPC）。该库提供了高度优化的算法和功能，您可以将它们合并到新的或现有的应用程序中。ManyGPU加速库旨在实现非常轻松地替换现有的CPU库，从而最大程度地减少对现有代码的影响。
这是六个NVIDIA GPU加速库，您可以将其集成到深度学习或AI项目中。
当您将高性能计算用于复杂或密集的数学操作时，使用GPU加速库非常有用。这些数学库可用于在项目中构建基本，中级和复杂的算法和方程，这对于化学，非常有用，非常有用医学成像，流体动力学，地震探索和许多其他流行用例。
以下是当前数学库的列表：
如何使用NVIDIA数学库？通过使用“ #include Math.h”，您可以轻松地将标准的数学计算和函数集添加到您的源代码中，并且更易于安装。NVIDIA具有一个很好的快速入门指南来帮助您你开始。
并行算法库是一种有效的算法，可以在图形和研究复杂数据点之间产生关系。这些库是可以在大量数据上得出的各种项目的绝佳选择，以结束大量数据。
如何使用NVIDIA并行算法库，如果您正在研究C ++操作中的数据点之间的关系，那么NVIDIA并行算法库是满足您数据结构需求的完美有效解决方案。
以下目前可用的并行算法库：
NVIDIA有一个快速进入指南，可帮助您开始使用推力提供的并行算法序列。
如果您从事深度学习或视觉数据的AI项目，那么图像和视频库将成为您项目的重要方面。这些库用于解码图像和视频，以便可以处理，重新编码和使用它们各种程序（包括神经网络）。
这是当前可用的图像和视频库：
如何使用NVIDIA图像和视频库将GPU与CUDA处理能力一起使用，NVIDIA有大量库可供选择。这些库为您的所有图像和视频解码，编码和处理项目提供支持。
要深入了解图像和视频库，您可以浏览NVJPEG文档以开始使用它。
这些库可以具有更多的利基目的，但是通信库是一个可以完成GPU加速库的一个很好的例子。它们优化了多个GPU相互通信的能力，显着提高了其他NVIDIA库的速度，性能和功效。
以下是当前可用的通信库：
如何使用NVIDIA通信库如果使用多个GPU，这些库将优化所有GPU和多节点通信的功能。
如果您想了解有关这些通信库的更多信息，请检查此NVSHMEM文档。
现在，对于本文，深度学习库是最重要的讨论库。这些图书馆使用CUDA来实现最佳使用和性能，还使用GPU的一些专业组件。运行。
大多数用于AI项目的深度学习库将使用其他多个库来执行您创建的神经网络中所需的所有功能。
目前有深度学习库：
如何使用NVIDIA深度学习库从实际时间分析到优化，这些GPU加速库来深度学习旨在使用CUDA和GPU中硬件的特征来获得最佳的神经网络性能。
检查此NVIDIA DALI文档，以熟悉这些深度学习库的可能交付结果。
这些是NVIDIA已集成到CUDA和CUDA-X中，以扩大NVIDIA GPU加速库的实用性和适应性。合作伙伴库为您提供更多选择，以便您可以从深度学习或获得最佳结果，以便您可以从深度学习或AI项目。
以下是当前可用的合作伙伴库：
如何使用NVIDIA合作伙伴库的合作伙伴库通过CUDA的强大功能提供了开源项目的灵活性，并为您的项目提供了最佳选择。
可用的合作伙伴库列表将不断扩展，因此请务必在此处检查增加的列表，并找到适合您特定项目和需求的完美合作伙伴库！