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cuda parallel computing platform
Examples with "cuda parallel computing platform" and their translation in Japans
Software Support NVIDIA CUDA Parallel Computing Platform Natively execute standard programming languages like C/C++ and Fortran, and APIs such as OpenCL, OpenACC and Direct Compute to accelerates techniques such as ray tracing, video and image processing, and computation fluid dynamics.
ソフトウェアサポート NVIDIA CUDA 並列コンピューティング・プラットフォーム C/C++やFortranなどの標準的なプログラミング言語や、OpenCL、OpenACC、Direct ComputeなどのAPIをネイティブに実行することで、レイトレーシング、ビデオ・画像処理、計算流体力学などの技術を高速化することができます。
Andere resultaten
CUDA is an NVIDIA GPU (Graphics Processing Unit) parallel computing platform that can be used easily if you have an NVIDIA GPU.
CUDAはNVIDIAのGPUの並列計算のプラットフォームで，NVIDIAのGPUを持っていれば手軽に利用することができます.
This is a general-purpose parallel computing platform (parallel computing architecture) and programming model for GPUs, and is widely used in machine learning and deep learning.
これはGPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルで、機械学習，深層学習で盛んに使われています。
Aetina provides high performance GPGPU computing solutions leveraging Nvidia powerful Jetson with CUDA parallel computing capabilities, empower massive data processing and evaluation with real-time capability.
Aetinaは、高性能のGPGPUコンピューティングソリューションを提供し、強力なGPUおよびCUDAコンピューティング機能を活用して、ビッグデータ処理およびリアルタイムデータ分析機能を加速します。
ANSYS Discovery Live unleashes the power of NVIDIA GPUs and CUDA parallel computing to make the first ever real-time design environment with simultaneous visualization and simulation possible.
ANSYSのDiscovery Liveは、NVIDIA GPUとCUDA並列計算の能力を引き出し、可視化とシミュレーションを同時に可能にする、これまでにはないリアルタイムの設計環境を構築します。
This algorithm tackles the 256-core NVIDIA Pascal GPU inside Jetson TX2 to drive high-performance CUDA parallel computing.
本アルゴリズムは、256基のNvidia Pascal CUDAコアを搭載したJetson TX2を高度に利用し、強力なCUDA並列コンピューティング能力を駆動させています。
The AI edge computing platform also supports the latest mainstream media formats such as MPEG and HEVC, supports high-efficiency GPGPU parallel computing performance, and can effectively perform image decoding and compression processing. which not only provides excellent image quality, but also save more storage of backstage.
AIエッジコンピューティングプラットフォームは最新の主なメディアフォーマットや高効率GPGPU並列コンピューティングパフォーマンスに対応しており、有効的に画像のデコード及び圧縮処理を行うことで、より良い画像品質を提供するだけでなく、画像データの転送量を大幅に削減し、バックエンドシステムのストレージ容量を節約することができます。
GS as parallel processing, compiler, Graphical Processing Unit been selected and upgraded to CAIST ARC-HPC as a research (GPU), energy efficient processor for high performance computing cluster based on strict criterion of CAIST, since 2015. Based on system, and several applications of parallel computing platforms the achievement of FY 2012~2015, as well as achievement of notably GPUs.
Many retirees enjoy exploring new hobbies through home computing platforms.
多くの退職者が、ホームコンピューティングのプラットフォームを通じて新しい趣味を楽しんでいます。
Or it may have a strong impact on traditional computing platforms.
または、従来のコンピューティングプラットフォームに大きな影響を与える可能性があります。
In addition, the computation time when using parallel computing is described.
また、並列計算を用いた場合の計算時間についても述べる。
The common methods and architectures of parallel computing are presented below.
並列計算でよくある手法とアーキテクチャを以下に説明します。
The following analogies can be used to illustrate parallel computing concepts.
以下の比喩は、並列計算の概念を描写するのに使えます。
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