Nvidia CUDA: Mac-Support vor dem Aus
#Apple #CUDA #Grafikchip #Grafikkarten #Nvidia #Treiber #macOS

Nvidias Programmierplattform beendet mit der kommenden Version die Unterstützung für macOS․ Neue Nvidia-Treiber für Macs wird es wohl keine mehr geben․

​​​​​Nvidia stimmt CUDA 11 auf die Ampere-GPU-Architektur ab
#ApacheSpark #CUDA #Grafikchip #Nvidia

Die neue Hauptversion von Nvidias Programmierplattform bietet zahlreiche neue Funktion für GPU-beschleunigte Anwendungen auf Basis der Ampere-GPUs․

​​​​​GPU-Leistung aus der Cloud: Google stellt A2-VMs mit bis zu 16 Nvidia A100 vor
#A100 #A2 #CUDA #CascadeLake #CloudComputing #Google #GoogleCloud #Grafikchip #Grafikkarten #HighPerformanceComputing #Intel #MachineLearning #Nvidia

Bis zu zwanzigmal mehr Leistung gegenüber dem Vorgänger – Google verspricht mit seinen neuen A2-VMs GPU-Leistung satt dank Nvidias A100-GPUs․

​​​​​Nvidia gibt die finale Version von CUDA 11 frei
#CUDA #Grafikchip #Nvidia

Passend zur neuen GPU-Generation Ampere hat Nvidia auch die Programmierplattform CUDA aktualisiert․

​​​​​Nvidia stellt seine C++-Standard-Bibliothek unter Open-Source-Lizenz
#CC #CUDA #Nvidia #libcu

Der bislang nur in Nvidias CUDA-Plattform zu findende Fork der C++-Standardbibliothek des LLVM-Projekts ist nun auf GitHub zu finden․

​​​​​Raspi-Konkurrenz mit KI von Nvidia: Jetson Nano 2GB Developer Kit
#CUDA #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #NvidiaJetsonNano #RaspberryPi

Für 59 US-Dollar verkauft Nvidia einen Einplatinencomputer mit vier ARM-Kernen sowie Maxwell-GPU als CUDA-Rechenbeschleuniger und Video-Engine․

​​​​​Machine Learning: PyTorch 1․7 enthält neue APIs und unterstützt CUDA 11
#CUDA #ML #MachineLearning #PyTorch

Die aktuelle Version der ML-Plattform zielt auf Parität zwischen Python- und C++-Frontend und bietet ein Modul zum Implementieren von FFT-bezogenen Funktionen․

​​​​​Open CL: Portable Computing Language 1․6 unterstützt LLVM/Clang 11
#CUDA #OpenCL

Das neue Release der quelloffenen Implementierung des OpenCL-Standards verspricht höhere Leistung für CUDA und erweiterte Paketierungsoptionen․