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- 英伟达的cuda是什么东西? - 知乎
cuda 之所以能成为 nvidia 的护城河源于这 20 多年来 nvidia 在这个领域持之以恒的大力投入，尤其是早期不计成本的推广力度（几乎只要是有名目的项目都能拿到样卡），与开发者密切协调并将搜集的需求快速做到新的版本和产品里，从低到高全覆盖都支持 cuda
- CUDA是什么？主要应用在什么地方？ - 知乎
cuda是nvidia公司推出的一套编程环境，包括驱动，sdk，toolkit等。 主要是用来进行计算加速，作为协处理器来进行使用。 同时cuda有很多的库，如cublas，cufft等计算库，在用于科学计算和人工智能领域都有很好的加速效果。
- 为什么说CUDA是NVIDIA的护城河? - 知乎
这一切，都是以cuda作为软件切入点，最终，cuda就成了今天的样子，变成了又深又宽的护城河。 与其说CUDA是护城河，倒不如说Nvidia在科学计算、自动驾驶、人工智能、机器人这些领域已经形成了护城河，CUDA只是这个护城河的一部分，或者说是直接能接触到的
- 都说英伟达CUDA生态好，那么国内的GPU生态怎么样？ - 知乎
就是维护两套编译器，一套适配 CUDA，另外一套是原生的。这么做的优点和缺点都很明显：可以复用 CUDA 的成熟的生态，随之而来的好处是 upstream (就是把你的工作 merge 到社区) 的工作会很轻松，也就是很容易被社区接受，因为对框架本身的改动会很小。
- 英伟达驱动版本 、CUDA 和 cuDnn 之间版本的关系是怎样的？ - 知乎
同时需要注意，cuda有最小支持的驱动版本的要求，也就是说当你的驱动版本小于cuda支持的驱动版本则会出现不兼容。高版本的cuda不支持低版本的驱动。 驱动版本是向后兼容的，也就是说驱动升级之后，cuda不用升级，因为高版本的驱动支持低版本的cuda。
- 深度学习必须使用cuda吗? - 知乎
换句话说CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 在 CUDA 架构下，显示芯片执行时的最小单位是thread。数个 thread 可以组成一个block。
- 请问各位大佬，高版本CUDA能否安装低版本PYTORCH？ - 知乎
啊？是时代变了还是windows的问题，我记得pytorch的cuda和cudnn都是封在whl包里面，不依赖环境cuda版本的啊。只依赖nv驱动版本，但nv驱动新版都是兼容旧版cuda的 题主直接装一个试试吧，pip install又不花多少时间，linux应该是没问题的，windows没试过
- PYTORCH 和 CUDA 版本对应关系是什么？ - 知乎
CUDA：“GPU通用计算”构建的运算平台; cudnn：为深度学习计算设计的软件库; CUDA Toolkit (nvidia)： CUDA完整的工具包，包括了 Nvidia 驱动程序、相关的开发工具包等。具体包括 CUDA 程序的编译器(NVCC)、IDE、调试器等，CUDA 程序所对应的各式库文件以及它们的头文件
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