NVIDIA cuBLAS库加速BLAS的GPU设计实现
cublas 库可提供基本线性代数子程序（blas）的 gpu 加速实现。cublas 利用针对 nvidia gpu 高度优化的插入式行业标准 blas api，加速 ai 和 hpc 应用。cublas 库包含用于批量运算、跨多个 gpu 的执行以及混合精度和低精度执行的扩展程序。通过使用 cublas，应用将能自动从定期性能提升及新的 gpu 体系架构中受益。cublas 库包含在 nvidia hpc sdk 和 cuda 工具包中。
cublas 多 gpu 扩展
cublasmg 提供了先进的多 gpu 矩阵间乘法，您可在多台设备间以 2d 块循环方式分发每个矩阵。cublasmg 目前已加入 cuda 数学库抢先体验计划。
cublas 性能
cublas 库针对 nvidiagpu 上的性能进行了高度优化，并利用 tensor core 对低精度和混合精度矩阵乘法进行加速。
cublas 的主要特性
全面支持 152 个标准 blas 例程
支持半精度和整数矩阵乘法
gemm 和 gemm 扩展程序针对 volta 及 turing tensor core 进行了优化
针对各种深度学习模型中使用的规模调整 gemm 性能
支持用于并发操作的 cuda 流
加速计算基础——cuda c/c++
您将能够使用最基本的 cuda 工具和技术，加速和优化仅适用于 cpu 的 c/c++ 应用程序。您将了解 cuda 开发的迭代风格，这将帮助您快速发布加速应用程序。
加速计算基础——cuda python
您将了解使用 cuda 和 numba 编译器在大规模并行 gpu 上加速运行 python 应用程序的基本工具和技能。
通过 cuda c++ 在多个 gpu 之间扩展工作负载
您将学习如何在单个节点上使用多个 gpu，构建强大高效的 cuda c++ 应用程序。
通过并发流加速 cuda c++ 应用程序
您将在 cuda c++ 应用程序中，学习利用 cuda streams 进行复制/计算重叠。
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