Nvidia Cuda Mac

Nvidia Cuda Mac正式版是款由英伟达为Mac用户打造的显卡驱动程序。Nvidia Cuda Mac最新版中涵盖了GPU加速库、性能分析工具、开发工具、示例代码等功能。Nvidia Cuda Mac还支持跨多个领域的加速插入，例如线性代数，图像和视频处理，深度学习和图形分析，满足用户的不同需求。

注意事项：

使用mac安装或下载应用软件的朋友时常会遇到下面三中报错情况，小编在这给大家提供了解决方案帮助大家解决mac报错问题：

1、“...软件已损坏，无法打开，你应该将它移到废纸篓”

2、“打不开xxx软件，因为Apple无法检查其是否包含恶意软件”

3、“打不开xxx软件，因为它来自身份不明的开发者”

遇到上面三种情况不用慌张，跟着小编一起操作，轻松解决。

1、将电脑设置中的任何来源开启。开启任何来源。

2、开启任何来源会解决绝大多数软件报错的情况，如果不奏效，说明需要通过执行命令行代码来绕过应用签名认证。 执行命令绕过ios的公证Gatekeeper。

3、以上操作如果还未能解决，那么需要关闭SIP系统完整性保护才可以。

Nvidia Cuda Mac功能介绍

      1、高性能

      CUDA软件平台经过高度优化，可在NVIDIA GPU上执行，并且比仅限CPU的选择速度快2至5倍。

      2、特定领域的图书馆

      高级库支持跨域的GPU加速，包括线性代数，图像处理，深度学习和图形分析。

      3、开发一次，随处部署

      CUDA软件平台可跨GPU系列工作，因此您可以在任何平台上开发，而无需担心最终的部署环境。

      4、集成开发环境

      IDE带有用于调试的图形和命令行工具，识别GPU和CPU上的性能瓶颈，并提供上下文相关的优化指导。

      5、语言整合

      使用您已知的编程语言开发应用程序，包括C，C ++，Fortran和Python。

Nvidia Cuda Mac软件特色

      一、图书馆

      1、使用cuBLAS中的新GEMM内核加速高性能计算(HPC)和深度学习应用程序。

      2、通过cuFFT和NVIDIA Performance Primitives中多个GPU配置的性能优化，可更快地执行映像和信号处理应用程序。

      3、使用cuSOLVER和nvGRAPH中的新算法解决HPC中常见的线性和图形分析问题。

      二、合作团体

      1、使用从子贴图到线程，块和网格的线程表达丰富的并行算法。

      2、使用新的API和函数原语在应用程序内高效地管理和重用线程。

      3、在开普勒体系结构及更高版本上用强大的编程模型替换warp-synchronous编程。

      三、沃尔塔建筑

      1、Tensor Cores比Pascal GPU执行速度快5倍，可以更快地执行AI应用程序。

      2、利用下一代NVLink提供前代产品的2倍吞吐量来扩展多GPU应用。

      3、使用沃尔多多进程服务(MPS)提高GPU利用率。

      四、开发工具

      1、通过识别在统一内存中导致页面错误的源代码来优化和预取内存访问。

      2、通过将事件添加到时间线和颜色编码连接来高效地配置NVLink。

      3、使用基于虚拟地址，迁移原因和页面错误访问类型的新事件过滤器来检查统一内存性能瓶颈。

Nvidia Cuda Mac软件组成

      GPU加速库

      CUDA-X库

      IndeX框架(IndeX)

      语言解决方案

      OpenACC编译器指令

      NVIDIA CUDA C / C ++编译器(NVCC)

      参考资料

      CUDA C / C ++代码示例

      CUDA文档

      开发工具

      NVTAGS

      DIGITS深度学习培训系统

      Nsight集成开发环境

      可视分析器

      CUDA-GDB命令行调试器

      CUDA-MEMCHECK内存分析仪

Nvidia Cuda Mac常见问题

      问：Nvidia Cuda Mac如何构建计算?

      答：CUDA广泛遵循数据并行计算模型。通常，每个线程对数据的不同元素并行执行相同的操作。

      数据被分成1D、2D或3D块网格。每个块的形状可以是1D、2D或3D，并且可以由当前硬件上的超过512个线程组成。线程块中的线程可以通过共享内存进行协作。

      线程块作为称为“warp”的较小线程组执行。

      问：Nvidia Cuda Mac是否支持一个系统中的多个显卡?

      答：是的。应用程序可以跨多个 GPU 分配工作。但是，这不是自动完成的，因此应用程序可以完全控制。

      1：优化了性能

      2：解决bug问题我们是认真的