NVIDIA 一直在为深度学习创造一些最好的 GPU，让 GPU 加速库成为 AI 项目的热门选择。
如何将 NVIDIA GPU 加速库用于 AI
如果您正在从事 AI 项目，那么现在是时候利用 NVIDIA GPU 加速库了（如果您还没有这样做的话）。直到 2000 年代后期，人工智能项目才在 GPU 训练的神经网络的帮助下变得可行，从而大大加快了进程。从那时起，NVIDIA 一直在为深度学习创造一些最好的 GPU，让 GPU 加速库成为 AI 项目的热门选择。
如果您想知道如何为您的 AI 项目利用 NVIDIA GPU 加速库，本指南将帮助您回答问题并帮助您走上正确的道路。
为什么要为 AI 使用 NVIDIA GPU 加速库？
对于 AI 或更广泛的机器学习，使用 GPU 加速库是一个不错的选择。GPU 具有明显更多的内核和大量内存带宽。这允许 GPU 高速执行并行处理——这是大多数机器学习项目的必备条件。
将 GPU 用于 AI 和深度学习已成为需要解析的极其复杂的数学矩阵的规范。NVIDIA GPU 的并行处理能力使他们能够毫不费力地分解这些矩阵。为您的下一个 AI 项目利用 GPU 加速库最终将成为最快、最有效的解决方案。
最后，CPU可用于操作深度学习项目的神经网络，但它们根本无法超越 GPU 加速库。
哪种 NVIDIA GPU 最适合 AI？
为简单起见，用于图形渲染的最佳 GPU 通常是用于 AI 项目的最佳 GPU。但是，GPU 需要功能强大。GPU 的处理能力越强，神经网络的解析能力就越强。
实际上，在选择 NVIDIA GPU 时需要牢记以下几个因素：
兼容性
热设计功耗 (TDP) 值
记忆
CUDA
兼容性
虽然这是一个基本因素，但它很可能是最重要的因素之一。如果您的 GPU 与您的 PC 设置的其余部分不兼容，那么这一切都是徒劳的。双重检查和三重检查以确保您购买的 GPU 符合您 PC 的要求。
TDP（热设计功耗）值
用于冷却计算机的风扇，随着所有数据处理的发生，GPU 会变得很热。制造商指示的 TDP 值会让您知道安全范围应该是多少。在许多情况下，需要冷却系统来减少热量并提高性能。
记忆
神经网络可以包含大量需要处理和存储的数据（如果只是暂时的）。您将需要具有适当内存容量的 GPU 才能尽可能流畅地运行。
CUDA
CUDA是英伟达设计的并行计算平台。它是机器学习、深度学习和人工智能的行业标准。CUDA 内核越多，处理能力越高。
哪些 GPU 可用于人工智能 (AI)？
GeForce RTX 2080 Ti Founders Edition，为了让您了解在 NVIDIA GPU 中寻找什么，我们强烈推荐 GeForce RTX 2080 Ti Founders Edition。该 GPU 在每个基准测试中都超额交付！尽管它不是 NVIDIA 的最新 GPU，并且只有RTX 3080 Ti拥有的一半 CUDA 内核，但价格却低得多，使其成为出色的入门级 GPU。但是，如果您能负担得起较新的 GPU 并且它适合您的 PC 配置，那么一定要使用较新的型号！
Tom's Guide对 RTX 2080 Ti 和 RTX 3080 Ti 进行了很好的比较。
在兼容性方面，它比其他一些GPU更宽更长，TDP值为260 W，比标准GPU高一点。
它拥有充足的 11BG 内存和 616 GB/s 内存带宽，而 CUDA 拥有高达4352 个内核。RTX 2080 Ti Founders EditionGPU 中包含大量并行处理能力。
NVIDIA GPU 加速库有哪些不同类型？
各种 Python 库、图像源。NVIDIA 已经发布了CUDA-X，它与上面提到的CUDA相同，但具有更高的性能。可通过CUDA-X访问的 GPU 加速库涵盖从高性能计算 (HPC) 到 AI 以及介于两者之间的一切。
6 个用于 AI 和深度学习的 NVIDIA GPU 加速库
NVIDIA® CUDA-X 构建在 NVIDIA CUDA® 之上，是一系列库、工具和技术的集合，与仅使用 CPU 的替代方案相比，可在从人工智能 (AI) 到高性能的多个应用领域提供显着更高的性能。-性能计算（HPC）。库提供了高度优化的算法和函数，您可以将它们合并到新的或现有的应用程序中。许多 GPU 加速库旨在非常轻松地替换现有 CPU 库，从而最大限度地减少对现有代码的影响。
这里有六个 NVIDIA GPU 加速库，您可以将其整合到您的深度学习或 AI 项目中。
数学图书馆
当您将高性能计算用于复杂或密集的数学运算时，利用 GPU 加速库会非常有用。这些数学库可用于将基本、中级和复杂的算法和方程构建到您的项目中，这对于化学、医学成像、流体动力学、地震勘探和大量其他流行用例非常有用。
以下是当前数学库的列表：
cuBLAS：GPU 加速的基本线性代数 (BLAS) 库
cuFFT：用于快速傅立叶变换的 GPU 加速库
CUDA Math Library：GPU 加速的标准数学函数库
cuRAND：GPU 加速的随机数生成 (RNG)
cuSOLVER：GPU 加速的密集和稀疏直接求解器
cuSPARSE：用于稀疏矩阵的 GPU 加速 BLAS
cuTENSOR：GPU 加速张量线性代数库
AmgX：用于模拟和隐式非结构化方法的 GPU 加速线性求解器
如何使用 NVIDIA 数学库？
通过使用“#include math.h”可以轻松地将标准数学计算和函数的集合添加到您的源代码中，并且更易于安装。NVIDIA 有一个很棒的快速入门指南来帮助您入门。
并行算法库
并行算法库是生成图形和研究复杂数据数据点之间关系的有效算法。这些库是各种可观察科学、物流和任何其他需要对大量数据点得出结论的项目的绝佳选择。
如何使用 NVIDIA 并行算法库
如果您正在研究 C++ 操作中数据点之间的关系，那么 NVIDIA并行算法库是满足您数据结构需求的完美、高效的解决方案。
以下是目前可用的并行算法库：
Thrust：Thrust 是一个强大的并行算法库，通过高质量和灵活的 GPU 编程和编程接口显着提高您作为开发人员的工作效率。
NVIDIA 有一个快速入门指南，可帮助您开始使用 Thrust 提供的并行算法序列。
图像和视频库
如果您正在从事将解释视觉数据的深度学习或 AI 项目，那么图像和视频库将成为您项目的重要方面。这些库用于解码图像和视频，以便它们可以被各种程序（包括神经网络）处理、重新编码和使用。
以下是当前可用的图像和视频库：
nvJPEG：用于 JPEG 解码的高性能 GPU 加速库
NVIDIA Performance Primitives：提供 GPU 加速的图像、视频和信号处理功能
NVIDIA Video Codec SDK：一套完整的 API、示例和文档，用于在 Windows 和 Linux 上进行硬件加速的视频编码和解码
NVIDIA 光流 SDK：展示了 NVIDIA Turing™ GPU 的最新硬件功能，专用于计算图像之间像素的相对运动
如何使用 NVIDIA 图像和视频库
为了利用具有 CUDA 处理能力的 GPU，NVIDIA 有大量库可供选择。这些库为您的所有图像和视频解码、编码和处理项目提供支持。
要深入了解图像和视频库，您可以浏览nvJPEG 文档以开始使用。
通讯库
这些库可以有更多的小众用途，但通信库是 GPU 加速库可以做什么的一个很好的例子。它们优化了多个 GPU 相互通信的能力，显着提高了其他 NVIDIA 库的速度、性能和功效。
以下是当前可用的通信库：
NVSHMEM：用于 GPU 内存的 OpenSHMEM 标准，具有用于提高 GPU 性能的扩展。
NCCL：用于快速多 GPU、多节点通信的开源库，可在保持低延迟的同时最大限度地提高带宽。
如何使用 NVIDIA 通信库
如果您使用多个 GPU，那么这些库将优化所有 GPU 和多节点通信的功能。
如果您想了解有关这些通信库的更多信息，请查看此NVSHMEM 文档。
深度学习库
现在，对于本文，深度学习库是讨论的最重要的库。这些库利用 CUDA 实现最佳使用和性能，同时还利用了 GPU 的一些更专业的组件。这样做可以实现并行处理和运行时之间的最佳灵活性。
用于 AI 项目的大多数深度学习库将使用多个其他库来执行您正在创建的神经网络中所需的所有功能。
以下是目前可用的深度学习库：
NVIDIA cuDNN：用于深度神经网络的 GPU 加速原语库。
NVIDIA TensorRT™：用于生产部署的高性能深度学习推理优化器和运行时。
NVIDIA Jarvis：用于开发引人入胜的上下文人工智能对话应用程序的平台。
NVIDIA DeepStream SDK：用于基于 AI 的视频理解和多传感器处理的实时流分析工具包。
NVIDIA DALI：用于解码和增强图像和视频以加速深度学习应用程序的便携式开源库。
如何使用 NVIDIA 深度学习库
从实时分析流到优化，这些用于深度学习的 GPU 加速库旨在利用 CUDA 和 GPU 中硬件的特性，以获得最佳的神经网络性能。
查看此NVIDIA DALI 文档，以熟悉这些深度学习库的可能交付成果。
合作图书馆
这些是 NVIDIA 已整合到 CUDA 和 CUDA-X 中的开源库，以扩展 NVIDIA GPU 加速库的实用性和适应性。合作伙伴库为您提供更多选择，让您能够从深度学习或 AI 项目中获得最佳结果。
以下是目前可用的合作伙伴库：
OpenCV：用于计算机视觉、图像处理和机器学习的 GPU 加速开源库，现在支持实时操作。
FFmpeg：开源多媒体框架，带有用于音频和视频处理的插件库。
ArrayFire：用于矩阵、信号和图像处理的 GPU 加速开源库。
MAGMA：Magma 用于异构架构的 GPU 加速线性代数例程。
IMSL Fortran 数值库：GPU 加速的开源 Fortran 库，具有数学、信号和图像处理、统计功能，由 RogueWave 提供。
Gunrock：专为 GPU 设计的图形处理库。
CHOLMOD：用于稀疏直接求解器的 GPU 加速函数，包含在 SuiteSparse 线性代数包中，由 Prof.
Triton Ocean SDK：Triton对游戏、模拟和培训应用程序中的海洋、水体进行实时视觉模拟。
CUVIlib：用于加速医学、工业和国防领域成像应用的原语。
如何使用 NVIDIA 合作伙伴库
这些合作伙伴库通过 CUDA 的强大功能提供了开源项目的灵活性，为您的项目提供了最佳选择。
可用的合作伙伴库列表不断扩大，因此请务必在此处查看不断增加的列表，并找到适合您特定项目和需求的完美合作伙伴库！