CUDA加速数学和机器学习：从入门到精通，利用NVIDIA GPU进行数学和机器学习的加速计算，适用于希望扩展算法至GPU的研究

：从入门到精通，利用NVIDIAGPU进行数学和机器学习的加速计算，适用于希望扩展算法至GPU的研究人员和应用专家CUDA（统一计算设备架构）是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员利用NVIDIAGPU（图形处理单元）巨大的并行处理能力来执行通用计算任务，而不仅仅是其传统的图形渲染角色。GPU设计有数千个更小、更高效的核心，经过优化可同时处理多个任务。这使得它们非常适合可分解为许多独立操作的任务，例如科学模拟、机器学习、视频处理等。与传统的仅使用CPU的代码相比，CUDA可显著提高合适应用程序的速度。GPU可以并行处理大量数据，从而加速在CPU上需要更长时间的计算。对于某些类型的工作负载，GPU比CPU更节能，可提供更高的每瓦性能。

机器学习数学基础

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【深蓝学院】机器学习数学基础

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