1、【资讯】2019 年 1 1 月 1 8 日， NVIDIA 于今日发布一款参考设计平台，使企业能够快速构建 GPU 加速的 Arm 服务器 ， 以满足日益多样化的科学和工业应用需求。 这 开辟 了 高性能计算的新纪元 。
2、预计年底前，NVIDIA将为ARM生态系统提供完整的AI和HPC软件包，包括支持600多个HPC应用的AI框架加速，以及PGI编译器和性能分析器等工具，全面覆盖CUDA-X AI和HPC库。这项举措使得NVIDIA的GPU加速技术能够广泛应用于各种主流CPU架构，包括x8POWER和ARM，提升了计算效率。
3、今年底前，NVIDIA将全面向ARM生态系统提供AI和HPC软件，涵盖了600多个应用的加速支持，包括CUDA-X AI和HPC库、GPU加速的AI框架及PGI编译器和性能分析器等工具，这些都旨在提升计算效率。值得一提的是，NVIDIA的策略使得其技术在节能超算领域表现出色，全球25款最节能超算中有22款受益于NVIDIA的支持。
1、首先右键单击此电脑--属性，如下图所示。属性界面点击设备管理器，如下图所示。设备管理器中点击显示适配器，如下图所示。找到自己的显卡，右键单击选择属性。进入显卡属性，点击驱动程序。进入驱动程序界面，点击回退驱动程序。
2、选择适合GPU加速的编程语言和框架不是所有编程语言和框架都支持GPU加速。你需要使用一种适合GPU加速的编程语言和框架，如CUDA、OpenCL、C++AMP等。优化代码以适应GPU架构GPU加速需要编写优化代码以适应GPU架构，从而发挥GPU的并行处理优势。这种优化需要了解GPU的体系结构和优化技术。
3、cuda好。优化程度高：CUDA是NVIDIA开发的专有技术，专门针对NVIDIAGPU进行了高度优化，可以充分利用GPU的并行计算能力，实现更高的性能。丰富的生态系统：CUDA拥有丰富的开发工具和生态系统，包括NVIDIA的驱动程序、编译器、调试工具等，使得开发人员能够快速构建高效的GPU加速应用程序。
C语言是一种计算机程序设计语言。它既有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。它可以作为系统设计语言，编写工作系统应用程序，也可以作为应用程序设计语言，编写不依赖计算机硬件的应用程序。因此，它的应用范围广泛。
并不是，但所有程序语言，都是有C语言的影子。c语言是在以后学习程序语言或者计算机的基础，因为程序语言的逻辑是互通的。C语言的学习，可以帮助建立程序思维、逻辑思维，在以后使用其他程序语言时，可以很快上手，只需要针对不同语言规则稍作修改。
SWIFT.苹果于2014年WWDC（苹果开发者大会） 发布的新开发语言， 可与心共同运行于MACOS和10s平台， 用于搭建基子苹果平台的应用程序。 C#（CSHARP） 语言 #是微软公司发布的一种面向对象的，运行于.NET FRAMEWORK之上的高级程序设计语言。C#在基于WINDOWS操作系统的应用开发这一领域在取代c++.占据主导地位。
C语言是一种计算机程序设计语言，它既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。它可以作为工作系统设计语言，编写系统应用程序，也可以作为应用程序设计语言，编写不依赖计算机硬件的应用程序。
C语言是目前世界上流行、使用最广泛的高级程序设计语言。C语言对操作系统和系统使用程序以及需要对硬件进行操作的场合，用C语言明显优于其它高级语言，许多大型应用软件都是用C语言编写的。
谷歌的TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）起初是计算神经网路的专用芯片，目前正在研发第四代，将采用 7纳米制程，每秒矩阵乘法相当于2万多亿次浮点运算，相比同期的CPU和GPU，能够提供更高的性能。
Drive Constellation使用照片级真实感模拟，基于云的自动驾驶汽车测试系统，是一款基于两种不同服务器的计算平台。第一台服务器运行 NVIDIA DRIVE Sim 软件，用以模拟如摄像头、激光雷达和雷达等自动驾驶汽车的传感器。
那么今天我们就来探讨一下华为发布的八爪鱼自动驾驶平台以及试图驾驶的未来发展方向。第一，为什么华为会采用这样的自动驾驶平台？在我看来，华为公司其实已经明白，想要依靠自身一家的公司力量去完成整个制造工作，在形成人工智能跟汽车自动驾驶的结合是非常困难的。