NVIDIA CUDA GL Bewertungen & Produktdetails

- Die Containerisierung eines grafischen Programms mit einem ML-Backend unter Verwendung von CUDA ist dank NVIDIAs Bemühungen um glvnd sehr einfach geworden. Mit Cuda GL-Containern ist es viel einfacher, in wenigen Minuten einsatzbereit zu sein und alle Kopfschmerzen durch inkompatible Bibliotheksversionen und willkürliche Abstürze zu vermeiden. Das Nvidia-Toolkit unterstützt eine große Auswahl an ML/DL-Bibliotheken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Seit dem letzten Mal, als ich es gesehen habe, erinnere ich mich, dass die Entwicklung und Veröffentlichung neuer Container für einige andere technische Schuldenarbeiten pausiert wurden. Abgesehen davon denke ich, dass die Gemeinschaft gut ist und langsam wächst. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe CUDA im Studium verwendet, um Dinge wie Parallelverarbeitung mit GPUs zu untersuchen, also ist es gut, wenn man die Grundlagen kennenlernen möchte und dann mit fortgeschritteneren Schritten beginnt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der einzige Nachteil scheint sein Alter zu sein, es ist gut für jemanden, um die Grundlagen zu klären, aber es ist irgendwie veraltet und ressourcenintensiv. Ich musste sein Programm auf Google Colab ausführen, anstatt auf einem lokalen PC, da es zu viel Zeit in Anspruch nahm, um zu laufen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

-Der beste Teil daran ist die plattformübergreifende Unterstützung, die sicherstellt, dass es sich auf verschiedenen Betriebssystemen gleich verhält.

-Es ist ziemlich einfach, es in ein bereits erstelltes Modell zu integrieren und ist sehr hilfreich beim Beschleunigen von rechenintensiven Modellen/Anwendungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dies ist nicht unbedingt ein Nachteil, aber grundlegende Implementierungen zu erstellen könnte einfacher sein, aber für komplexere Anwendungen benötigt man ein gutes Verständnis. Dieser Teil wird jedoch normalerweise von erfahrenen Entwicklern übernommen. Es könnte also einige Zeit dauern, um ein gutes Beherrschen auf einem mittleren bis fortgeschrittenen Niveau zu erreichen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich arbeitete im Jahr 2010 an NVIDIA CUDA. Ich baute eine Codierungsbewertungsplattform ähnlich wie Leetcode, aber für NVIDIA CUDA, die die Anzahl der Kerne und den Speicherverbrauch zusammen mit der Korrektheit der Lösung verfolgt. Ich fand es schwierig zu verstehen, da die Konzepte unterschiedlich sind. Dennoch konnte ich das Projekt zum Laufen bringen, und es wurde von der Universität von Kalifornien genutzt, um die Fähigkeiten der Studenten im parallelen Programmieren zu bewerten.

Was mir am besten gefiel, war die Fähigkeit, Programme zu teilen und parallel auszuführen, was einen massiven Durchsatz ermöglicht und die Zeit zur Ausführung rechenintensiver Programme um Größenordnungen reduziert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Da es neu war, hatte ich Schwierigkeiten, die Konzepte des Entwerfens von Programmen zu verstehen, die auf mehreren Kernen laufen. Ich mochte auch die Werkzeuge darum herum nicht. Es gibt kein Debugging oder gute IDE-Unterstützung. Dies war ursprünglich, als ich im Jahr 2010 daran arbeitete. Über den aktuellen Stand bin ich mir nicht sicher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze NVIDIA seit 6 Jahren und es hat eine sehr gute Leistung gezeigt. Haltbarkeit auf höchstem Niveau. Seit 6 Jahren reibungslos zu laufen, ist etwas, das gewürdigt werden sollte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts, was mir an NVIDIA nicht gefällt, aber angesichts der technologischen Fortschritte sollten Produkte zu vernünftigen Preisen erhältlich sein. Abgesehen davon denke ich, dass alles gut ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat die beste Leistung auf dem Markt, wenn es um Rechenleistung geht. Sie bieten eine benutzerfreundliche Architektur und für Vertriebszwecke. Das Nvidia-Toolkit ist sehr umfassend. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt keinen spezifischen Nachteil, aber alles hat einen Spielraum für Verbesserungen. Es ist hauptsächlich für ältere Karten konzipiert, passt jedoch auch gut zu neueren. Insgesamt großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag mehrere Aspekte von NVIDIA CUDA GL:

1. Es beschleunigt die Tensorberechnung erheblich.

2. Es hat eine bessere Kompatibilität mit verschiedenen Versionen von GPUs.

3. Es hat das Betriebssystem (ich habe Erfahrung mit Ubuntu 18.04 und Ubuntu 20.04) Abstürze und Fehler in einigen Bibliotheken nach der Installation der neuen Bibliothek reduziert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bis jetzt habe ich kein Problem bei der Arbeit mit NIVIDA CUDA GL gefunden. Alles ist großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es sind die Geschwindigkeits- und Parallelrechnungsfunktionen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sein Preis ist für durchschnittliche Benutzer wie mich etwas hoch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Benutzerfreundlichkeit und einfache Einführung auf NVIDIA-GPUs. Die CUDA-Sprache wirkt ebenfalls vertraut, sodass sie leicht und schnell zu verstehen und zu erlernen ist, was einen der größten Vorteile gegenüber ihren Konkurrenten darstellt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das einzige Problem ist, dass es spezifisch für die Architektur von NVIDIA ist, was es etwas schwierig macht, es zu empfehlen, da es Alternativen wie OpenCl gibt. Wenn es Verbesserungen gibt, denke ich, dass es inklusiver sein sollte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir sind bereits über Programmiersprachen informiert, CUDA ist so einfach wie jede andere Programmiersprache zu verstehen und schnell die Logik der Parallelverarbeitung zu kodieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mangel an Online-Ressourcen und schnellen Tutorials mit Beispielen muss verfügbar sein, um die Nutzung zu steigern. Auch das Verständnis, wann CUDA verwendet werden sollte und wann nicht, ist eine Fähigkeit, die ebenfalls erklärt werden sollte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.