注意事項:
使用mac安裝或下載應(yīng)用軟件的朋友時常會遇到下面三中報錯情況,小編在這給大家提供了解決方案幫助大家解決mac報錯問題:
1、“...軟件已損壞,無法打開,你應(yīng)該將它移到廢紙簍”
2、“打不開xxx軟件,因為Apple無法檢查其是否包含惡意軟件”
3、“打不開xxx軟件,因為它來自身份不明的開發(fā)者”
遇到上面三種情況不用慌張,跟著小編一起操作,輕松解決。
1、將電腦設(shè)置中的任何來源開啟。開啟任何來源。
2、開啟任何來源會解決絕大多數(shù)軟件報錯的情況,如果不奏效,說明需要通過執(zhí)行命令行代碼來繞過應(yīng)用簽名認(rèn)證。 執(zhí)行命令繞過ios的公證Gatekeeper。
3、以上操作如果還未能解決,那么需要關(guān)閉SIP系統(tǒng)完整性保護(hù)才可以。
Nvidia Cuda Mac功能介紹
1、高性能
CUDA軟件平臺經(jīng)過高度優(yōu)化,可在NVIDIA GPU上執(zhí)行,并且比僅限CPU的選擇速度快2至5倍。
2、特定領(lǐng)域的圖書館
高級庫支持跨域的GPU加速,包括線性代數(shù),圖像處理,深度學(xué)習(xí)和圖形分析。
3、開發(fā)一次,隨處部署
CUDA軟件平臺可跨GPU系列工作,因此您可以在任何平臺上開發(fā),而無需擔(dān)心最終的部署環(huán)境。
4、集成開發(fā)環(huán)境
IDE帶有用于調(diào)試的圖形和命令行工具,識別GPU和CPU上的性能瓶頸,并提供上下文相關(guān)的優(yōu)化指導(dǎo)。
5、語言整合
使用您已知的編程語言開發(fā)應(yīng)用程序,包括C,C ++,F(xiàn)ortran和Python。
Nvidia Cuda Mac軟件特色
一、圖書館
1、使用cuBLAS中的新GEMM內(nèi)核加速高性能計算(HPC)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。
2、通過cuFFT和NVIDIA Performance Primitives中多個GPU配置的性能優(yōu)化,可更快地執(zhí)行映像和信號處理應(yīng)用程序。
3、使用cuSOLVER和nvGRAPH中的新算法解決HPC中常見的線性和圖形分析問題。
二、合作團(tuán)體
1、使用從子貼圖到線程,塊和網(wǎng)格的線程表達(dá)豐富的并行算法。
2、使用新的API和函數(shù)原語在應(yīng)用程序內(nèi)高效地管理和重用線程。
3、在開普勒體系結(jié)構(gòu)及更高版本上用強(qiáng)大的編程模型替換warp-synchronous編程。
三、沃爾塔建筑
1、Tensor Cores比Pascal GPU執(zhí)行速度快5倍,可以更快地執(zhí)行AI應(yīng)用程序。
2、利用下一代NVLink提供前代產(chǎn)品的2倍吞吐量來擴(kuò)展多GPU應(yīng)用。
3、使用沃爾多多進(jìn)程服務(wù)(MPS)提高GPU利用率。
四、開發(fā)工具
1、通過識別在統(tǒng)一內(nèi)存中導(dǎo)致頁面錯誤的源代碼來優(yōu)化和預(yù)取內(nèi)存訪問。
2、通過將事件添加到時間線和顏色編碼連接來高效地配置NVLink。
3、使用基于虛擬地址,遷移原因和頁面錯誤訪問類型的新事件過濾器來檢查統(tǒng)一內(nèi)存性能瓶頸。
Nvidia Cuda Mac軟件組成
GPU加速庫
CUDA-X庫
IndeX框架(IndeX)
語言解決方案
OpenACC編譯器指令
NVIDIA CUDA C / C ++編譯器(NVCC)
參考資料
CUDA C / C ++代碼示例
CUDA文檔
開發(fā)工具
NVTAGS
DIGITS深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)系統(tǒng)
Nsight集成開發(fā)環(huán)境
可視分析器
CUDA-GDB命令行調(diào)試器
CUDA-MEMCHECK內(nèi)存分析儀
Nvidia Cuda Mac常見問題
問:Nvidia Cuda Mac如何構(gòu)建計算?
答:CUDA廣泛遵循數(shù)據(jù)并行計算模型。通常,每個線程對數(shù)據(jù)的不同元素并行執(zhí)行相同的操作。
數(shù)據(jù)被分成1D、2D或3D塊網(wǎng)格。每個塊的形狀可以是1D、2D或3D,并且可以由當(dāng)前硬件上的超過512個線程組成。線程塊中的線程可以通過共享內(nèi)存進(jìn)行協(xié)作。
線程塊作為稱為“warp”的較小線程組執(zhí)行。
問:Nvidia Cuda Mac是否支持一個系統(tǒng)中的多個顯卡?
答:是的。應(yīng)用程序可以跨多個 GPU 分配工作。但是,這不是自動完成的,因此應(yīng)用程序可以完全控制。
Nvidia Cuda Mac更新日志
1:優(yōu)化了性能
2:解決bug問題我們是認(rèn)真的