GPU与CUDA技术协同工作

GPU与CUDA技术协同
深度学习主要涉及图像数据的处理及计算，而CPU作为处理器通常承担这些任务，难以满足图像处理与计算速度的需求。为解决此问题，显卡GPU被引入以辅助CPU。GPU在图像数据处理方面具有显著优势，CUDA（计算机统一设备体系结构）是NVIDIA开发的一种通用并行计算架构。该架构包含CUDA指令集体系结构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎，通过安装CUDA可有效提升GPU的运算效率和处理能力。

参考文献链接
https://www.zhangshilong.cn/work/35703.html
https://mp.weixin.qq.com/s/7lSuTnoi3V-8-BMP8m53tg
Matrix Multiplication CUDA——https://ecatue.gitlab.io/gpu2018/pages/Cookbook/matrix_multiplication_cuda.html
https://mp.weixin.qq.com/s/TaewNgRtValtFEPQafYs-Q

什么是显卡？
显卡（Video card、Graphics card）是一种显示接口卡，也称为显示适配器，属于计算机的基本配置之一，并且是极为关键的硬件组件。作为计算机系统的重要组成部分，显卡负责将数字信号转换为模拟信号，并将