★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад

CUDA

Программное обеспечение Вычислительная платформа Агенты

NVIDIA's programming platform — the deepest moat in the industry.

Перед вами запись о программном обеспечении — инструменте или платформе в AI-стеке: кто её поддерживает и на каком оборудовании она работает.

CUDA is how programs talk to NVIDIA GPUs: the compiler, runtime, and nearly two decades of libraries (cuDNN, cuBLAS, NCCL and hundreds more) that every major AI framework targets first. Launched in 2006, long before deep learning, it means a new accelerator must beat not a chip but an ecosystem — the reason 'CUDA moat' is shorthand for NVIDIA's position. It is free to use and runs only on NVIDIA hardware.

Характеристики и ключевые факты

Каждый показатель подписан по основанию: спецификация вендора, заявление вендора, из отчётности, оценка или официальные данные. «Не раскрыто публично» означает именно это — мы никогда не придумываем значения.

Overview

Maintainer NVIDIA
First release 2006
License Proprietary; free to download and use
Scope Compiler, runtime, profilers + the CUDA-X library stack

Место в общей экосистеме

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Поддерживает

Поддерживается

Поддерживает

Конкурирует с

Источники

CUDA ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.