出于个人兴趣和工作需要，最近接触了GPU编程。于是想写篇文章，总结一下学习所得，防止自己以后忘了。本文使用了一个非常naive的图像处理例子:像素色彩空间转换，将一张7680x4320的8-bit BRGA图像转成同样尺寸的8-bit YUV。
每经记者：朱成祥 每经编辑：陈俊杰谁是生成式AI最大的受益者？至少在芯片产业链，一定是GPGPU（通用图形处理器）绝对龙头英伟达。在AI芯片，在GPGPU领域，天下英雄谁敌手？答案是没有。在优良业绩的助推下，英伟达一度站上一万亿美元市值。
如果你是一名 Python 开发者，曾想尝试 CUDA 却被 C/C++ 劝退，那么你终于可以松一口气了——今年 NVIDIA GTC 大会上传来了一条重磅消息:CUDA，英伟达深耕多年的并行计算平台和编程模型框架，正式加入了对 Python 的原生支持!
有关英伟达CUDA11.6及更高版本的EULA的兼容问题引发行业广泛关注。摩尔线程 IC 资料图3月5日晚，摩尔线程发布声明称，近日，公司关注到网络上对于英伟达CUDA兼容相关的报道，摩尔线程MUSA/MUSIFY未受影响。报道指出，“英伟达CUDA11.
本篇报告中将涵盖以下主题:为何谷歌的 TensorFlow 输给了 PyTorch，谷歌为何没能利用其在人工智能领域的早期领导地位，机器学习模型训练时间的主要构成成分，内存容量、带宽、成本墙，模型优化，为何其他人工智能硬件公司至今无法撼动英伟达的统治地位，为何硬件地位逐渐重要，英伟达在 CUDA 上的竞争优势是如何消失的，以及英伟达的竞争对手在大型云的芯片训练上所取得的重大胜利。目前来说，虽然挑战不断，但谷歌仍是处于机器学习模型的最前沿。
