Bu video, paralel hesaplama yöntemlerini tanıtan eğitici bir içeriktir.. Video, popüler paralel hesaplama yöntemlerini sıralayarak açıklamaktadır. Paylaşılan bellek paralelizmi (OpenMP), dağıtılmış bellek paralelizmi (MPI), GPU hesaplama (CUDA, OpenCL), veri paralel çerçeveleri (MapReduce, Apache Spark), görev tabanlı paralelizm ve boru hattı paralelizmi gibi yöntemler tanıtılmaktadır. Her bir yöntem için örnekler verilerek, bu yöntemlerin hangi alanlarda kullanıldığı açıklanmaktadır.
Windows 8 lansmanı için önerilen WHQL onaylı sürücü. GTX 650 Ti desteği eklendi. Borderlands 2 ve World of Warcraft için en iyi deneyim
Bu video, Dr. Alper Köşe Uysal tarafından sunulan bir eğitim dersidir. Dr. Uysal, "Programda Yeni Merkezin Altı" ünitesinin altıncı ünitesi olan grafik işlemci birim tabanlı programlamayı anlatmaktadır.. Video, paralel programlama, grafik işlemci birimi (GPU) programı, CUDA ile GPU programlama ve CUDA ile GPU uygulamaları olmak üzere dört ana bölümden oluşmaktadır. İçerikte CPU ve GPU arasındaki farklar, paralel hesaplama teknikleri, CUDA mimarisi ve GPU'ların biyoinformatik, medikal görüntüleme gibi uygulamalardaki kullanımı detaylı olarak açıklanmaktadır. Ayrıca, dersin dört öğrenme çıktısı da belirtilmiştir.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan CUDA programlama dili hakkında kapsamlı bir eğitim dersidir. Eğitmen, GPU programlamasının temel kavramlarını ve CUDA dilini detaylı şekilde anlatmaktadır.. Video, CUDA programlamasının temel kavramlarından başlayarak, veri aktarımı, hafıza yönetimi, unified memory kullanımı, grid ve block yapısı, thread id'leri ve paralel hesaplama mantığı gibi konuları ele almaktadır. Eğitmen, örnek kodlar üzerinden CUDA programlarının nasıl yazılacağını, derlenip çalıştırılacağını ve GPU özelliklerinin nasıl inceleneceğini göstermektedir.. Eğitim içeriğinde ayrıca GPU ve CPU arasındaki farklar, GPU'nun paralel işlem yapabilme kapasitesi, hafıza türleri (constant memory, shared memory), bloklar arasındaki senkronizasyon ve thread'lerin haberleşme yöntemleri gibi teknik konular da detaylı şekilde açıklanmaktadır. Video boyunca izleyicilerin soruları yanıtlanarak interaktif bir şekilde ilerlemektedir.
Bu video, bir kişinin CUDA Mining uygulamasını tanıttığı bir eğitim içeriğidir. Konuşmacı, mining yaparken karşılaşılan zorlukları çözmek için bu uygulamayı kullanmıştır.. Video, CUDA Mining uygulamasının nasıl indirileceği ve kullanılacağı adım adım gösterilmektedir. Uygulama, ekran kartının hangi coinlere uygun olduğunu otomatik olarak bulup, mining ayarlarını yapılandırmayı kolaylaştırmaktadır. Konuşmacı, uygulamanın nasıl aktif edileceğini, hangi coinlerin kazılabileceğini ve overclock ayarlarının nasıl yapılacağını detaylı şekilde anlatmaktadır. Ayrıca, uygulamanın Windows ve Linux için farklı versiyonları olduğunu da belirtmektedir.
GPU, Streaming Multiprocessor (SM) dizisidir ve CUDA çekirdeklerini barındırır. GPU'lar binlerce işlem birimine sahipken, CPU'lar daha yüksek hız ve interrupt özelliğine sahiptir. GPU'lar grid, blok ve thread yapılarından oluşur
1250 MHz ile 5000 MHz arasında performans gösterir. 2 GB GDDR5 bellek ve 128 bit bellek arayüzü kullanır. 640 CUDA çekirdeği ve HDMI bağlantısı bulunur. Fan soğutma desteği ile ısınmayı önler
Bu video, Orhun adlı bir kişinin CUDA ve Code'nin kurulumunu adım adım gösterdiği bir eğitim içeriğidir.. Video, CUDA Toolkit'in doğru sürümünün (10.20) nasıl seçileceğini ve indirileceğini anlatarak başlıyor. Ardından Code'nin kurulumu gösteriliyor. Kurulum tamamlandıktan sonra, CUDA'nın sisteme nasıl entegre edileceği, PATH değişkenlerine nasıl ekleneceği ve include, bin ve library klasörlerinin nasıl tanımlanacağı detaylı olarak açıklanıyor. Video, özellikle CUDA ve Code'yi kurmak isteyenler için kapsamlı bir rehber niteliğindedir.
Bu video, Lebze Teknik Üniversitesi'nde son sınıf öğrencisi olan Necati Burak Özgür'ün bitirme projesini sunumudur. Proje danışmanı Yardımcı Doçent Dr. Uğur Özcan Türker'dir.. Sunumda, NVIDIA CUDA'da kümeleme tabanlı (clustering) bir sıralama algoritması anlatılmaktadır. Algoritma, iki özelliği belli olan verileri kullanarak sıralama işlemini gerçekleştirmekte ve paralel programlama ile GPU gücünü kullanarak hesaplama performansını artırmayı hedeflemektedir. Sunum, algoritmanın çalışma prensibini adım adım açıklamakta, küme sayısını belirleme, maksimum ve minimum değerleri bulma, grup boyutlarını hesaplama ve elemanları gruplara yerleştirme işlemlerini detaylı şekilde göstermektedir. Son olarak, algoritmanın CUDA'da nasıl implement edildiği ve test sonuçları paylaşılmaktadır.
Bu video, bir konuşmacının GPU kurulumu ve TensorFlow ile kullanımını anlattığı eğitim içeriğidir.. Video, GPU kurulumunun adım adım nasıl yapılacağını göstermektedir. İlk bölümde bilgisayarda GPU kontrolü, NVIDIA driver kurulumu, CUDA kurulumu ve TensorFlow GPU kütüphanesinin kurulumu anlatılırken, ikinci bölümde TensorFlow ile ilgili karşılaşılabilecek GPU hataları ve bunların çözümleri ele alınmaktadır.. Konuşmacı, bu eğitim serisinin bir sonraki videosunda TensorFlow TFLite altyapısıyla network oluşturma ve bu modelin Raspberry Pi, telefon veya küçük bilgisayarlarda nasıl çalışacağı konusunu anlatacağını belirtmektedir. Ayrıca 2021 yılında her hafta bir video paylaşacağını, önce hazır modelleri kullanacaklarını, daha sonra kendi modellerini inşa edeceklerini ve kendi layerlarını açıp fonksiyonlarını yapacaklarını ifade etmektedir.
CUDA açık olması ve Nvidia ile çalıştırılması gerekiyor. GPU hızlandırmalar kodek çözme işlemlerinde kullanılır. Geri kodlama işlemi daima CPU tarafından yapılır
"Genç Yazılımcı" kanalında yayınlanan bu eğitim videosu, gerçek zamanlı nesne tespiti yapabilen bir yapay zeka modeli geliştirmek için gerekli kurulum adımlarını göstermektedir.. Video, OpenCV kütüphanesinin GPU desteğiyle kurulumunu adım adım anlatmaktadır. İçerikte CUDA Toolkit 11.0, CUDA ile uyumlu CudaNN, Visual Studio 2019 ve Sema build aracı kurulumu detaylı şekilde gösterilmektedir. Ayrıca komut istemi üzerinden OpenSea'yi GPU destekli olarak kurma süreci ve kurulum sonrası GPU desteği ile CPU arasındaki performans farkının test edilmesi de anlatılmaktadır.. Video, özellikle NVIDIA serisi ekran kartlarına sahip kullanıcılar için hazırlanmış olup, bir serinin parçası olup sonraki bölümde Darknet'in kurulacağı belirtilmektedir.
CUDA, NVIDIA GPU'ların paralel hesaplama birimleridir. İlk olarak 2006'da tanıtılan CUDA, GPU'ların bel kemiğidir. Modern NVIDIA GPU'lar CUDA, Tensor ve Işın İzleme çekirdekleri içerir
NVIDIA'nın geliştirdiği yapay zeka uygulamaları için küçük bilgisayar. SoM teknolojisi ile dijital ve analog sinyalleri tek kartta birleştirir. 2GB ve 4GB RAM seçenekleri mevcuttur. Jetpack 4.6.1 ve 4.4.1 sürümlerini destekler
Bu video, bir eğitim içeriği olup, sunucu NVIDIA performans ayarlarını adım adım göstermektedir.. Video, NVIDIA performans ayarlarının nasıl yapılacağını detaylı şekilde anlatmaktadır. İçerikte NVIDIA masasına giriş yapma, performans ayarlarını çekme, üç değerlerin yönetilmesine girme, yüksek performanslı NVIDIA işlemcisini seçme, keskinleştirme, bağlantılı optimizasyon, kenar yumuşatma, CUDA, 900M kalite, eş yönsüz örnek optimizasyon, gölgelendirici önbelleği, güç ayarları ve harici ekran kartı yapılandırması gibi konular ele alınmaktadır.
Bu video, Muhammet adlı bir eğitmen tarafından sunulan CUDA hakkında giriş seviyesindeki bir eğitim içeriğidir.. Video, CUDA kütüphanelerinin tanıtımıyla başlayıp, CUDA'nın ne olduğu, hangi şirketler tarafından kullanıldığı ve kütüphaneleri hakkında bilgi vermektedir. Ardından CUDA Toolkit'in nasıl indirileceği ve kurulacağı adım adım gösterilmektedir. Son bölümde ise C++ dilinde ilk CUDA projesi tasarlanarak, Driver API ile CUDA'nın nasıl başlatılacağı ve hata kodlarının nasıl yorumlanacağı anlatılmaktadır. Video, CUDA'nın temel kullanımını öğrenmek isteyenler için temel bir kaynak niteliğindedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı izleyicilere CUDA sürümü seçimi ve kurulumu hakkında bilgi veriyor.. Video, ekran kartının comput capabilites değerine göre hangi CUDA sürümünün kurulması gerektiğini anlatıyor. Konuşmacı önce ekran kartının özelliklerine bakılması gerektiğini, comput capabilites'in 3'ten büyük olması gerektiğini belirtiyor. Ardından ekran kartı sürücüsünün versiyonuna göre hangi CUDA sürümünün kurulabileceği, TensorFlow gibi uygulamaların hangi CUDA sürümü ile çalıştığına dikkat edilmesi gerektiği açıklanıyor. Video, doğru CUDA sürümünün seçimi ve kurulumunun modelin çalışabilmesi için önemini vurguluyor.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere Ubuntu işletim sisteminde CUDA kurulumunu adım adım anlatmaktadır.. Video, CUDA kurulumuna başlamadan önce bilgisayarın NVIDIA ekran kartı ve işletim sisteminin 64 bit olup olmadığını kontrol etme yöntemlerini göstermektedir. Ardından hangi CUDA sürümünün kurulacağı konusunda bilgi verilmekte ve kurulum süreci detaylı olarak anlatılmaktadır. Kurulum adımları arasında terminal üzerinden gerekli komutların çalıştırılması, sistem güncellemesi, CUDA'nın kurulumu ve QDA'nın kurulumu bulunmaktadır. Video, kurulum sonrası CUDA'nın başarıyla kurulduğunu kontrol etme yöntemiyle sonlanmaktadır.