① 什么是CUDA
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，顯卡廠商NVidia推出的運算平臺。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內部的并行計算引擎。
隨著顯卡的發展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的芯片如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用于圖像計算以外的目的。
簡單來講，比如通過CUDA架構，視頻播放軟件可以充分挖掘NVIDIA系列顯卡的GPU并行計算能力，輕松進行高清影片的播放，與軟件高清解碼相比，CPU占用可以下降一半以上。當然，CUDA的應用領域絕不僅僅是視頻、圖形、游戲，包括各種3D和建模，醫療、能源、科學研究等，到處都可見到這種技術架構的應用。
支持CUDA的硬件環境需要有NVidia GF8系列及以上型號的顯卡，并且安裝185版本以上的顯卡驅動程序。以QQ影音播放器來講，要想開啟CUDA硬件解碼加速，可以打開QQ影音的“播放器設置”，進入“高清加速”面板，在“硬件優化”中選擇“自定義優化模式”，然后在“濾鏡配置”中的“視頻解碼器”中自定義選擇相應的“QQ CUDA Video Decoder(CUDADecFilter.ax)”即可。而關閉CUDA加速，只需取消選擇“QQ CUDA Video Decoder(CUDADecFilter.ax)”，或者切換到“智能高清模式”或“穩定兼容模式”通過這種高清解碼定義的開啟，并不是說你的畫質能夠提升多少，而是提升高清視頻播放時的流暢以及降低CPU的占用。這個時候，節約下來的CPU空間，可以允許你再去做別的工作，這樣就會大大提升你的工作效率，而不至于除了看視頻，其他的什么都不能做了。
② 哪些軟件支持 CUDA 加速
SonicStage是音頻軟件，和CUDA的圖形加速是兩碼事。所以是不支持的。
NVIDIA CUDA技術是當今世界上唯一針對NVIDIA GPU（圖形處理器）的C語言環境，為支持CUDA技術的NVIDIA GPU（圖形處理器）帶來無窮的圖形計算處理性能。
CUDA讓GPU超強的計算能力開始在通用計算領域大有可為，而簡單易用的開發環境讓CUDA開始平民化，主導起GPU挑戰CPU主導電腦計算處理格局的革命。
SonicStage是新力推出的隨身聽Walkman用的音樂管理程式、它適用于微軟Windows操作系統，最初版本為1999年推出OpenMG Jukebox（初時并未使用SonicStage這個名字），它可以用于筆記型電腦VAIO和NetMD隨身聽上，其后OpenMG Jukebox被納入Sonic Stage 2.0。
③ 運行cuda編好的可執行程序需要進行那些軟件配置例如需要安裝driver 嗎
首先，你要確定你的顯卡驅動是否支持cuda；
然后去官網上下載最新的驅動并安裝；
之后去下載cuda driver并安裝；
下載cuda toolkit并安裝；
下載cuda SDK并安裝。
lz要保證cuda toolkit和cuda SDK的版本是一樣的。
④ 關于CUDA
CUDA是英偉達公司開發的顯卡加速程序，現在已經比較成熟了，現在的應用場合主要是圖形和視頻渲染這種場合，對于文件讀取，真的不適用。
要想文件讀取快一些，方法并不多，第一選擇固態硬盤，選擇相對配置較高的電腦，處理速度會快一些，第三，電腦的應用程序相地較少，應用程序可以看成是一節貨車的車箱，用不用都會相對拖慢系統的速度，半個月都不用的軟件一很不安裝。第四必要時完全關閉電腦殺毒軟件。最后是字庫文件不要太多，半個月不用的字體也不要安裝。
如果只是復制文件，這時文件數目越少，復制速度越快，所以要用WINRAR打包復制的方法是最快的。打包時要采用不壓縮方式。
⑤ 支持CUDA加速的轉碼軟件
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，顯卡廠商NVidia推出的運算平臺。 CUDA�6�4是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的并行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA�6�4架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序于是就可以在支持CUDA�6�4的處理器上以超高性能運行。 將來還會支持其它語言，包括FORTRAN以及C++。簡單的說，，，一般的軟件轉格式的時候，完全由cpu去完成，所以轉格式時cpu占有率會非常的高，好像雙核的都會占70%的cpu，對cpu傷害較大，而且cpu占用率一高，玩起來也會覺得很卡，使用一些軟件可以將大部分工作交給顯卡完成，而顯卡在一般情況都是沒發揮大作用（玩大型游戲的人除外），這樣不但可以大大的降低cpu使用率，玩起來較順，對cpu傷害沒那么大，還充分發揮顯卡的作用，而且轉換速度會比一般的軟件要快。。所以，最好是使用支持cuda的軟件轉格式。暴風影音貌似不支持cuda加速，格式工廠好像也不支持。推薦魔影工廠，支持cuda顯卡加速，而且可以轉任何格式視頻。還有其他支持cuda的軟件有MediaCoder、Badaboom。我就知道這幾種，但我相信還有其他我不知道的，那就靠樓主自己慢慢找了，找到告訴我吧，我也想知道其他的
⑥ 哪些顯卡支持CUDA，如何開啟，要下載什么東西嗎
CUDA是N卡專有的通用計算技術，目的是利用顯卡進行3D游戲以外的應用計算，專業領域可以做為超算的計算核心，代替了CPU的部分作用。而在普通用戶方面，可在壓縮解壓縮、網頁加速、解密、視頻轉碼、平面設計等等應用上起到加速作用（需要軟件支持）。
只要用戶擁有一塊N卡，并且安裝了完整版本的驅動程序，那么就可以在支持的軟件上享受到加速作用，不需要額外下載什么東西。
當然，在某些軟件中雖然有支持，但開啟后的效果反而比沒有開啟的差（比如OFFICE上的硬件加速，開啟后會偶爾出現停止響應），在高清視頻播放上，開啟硬件加速后畫質可能會下降，等等等等。
而A卡也有相應的技術，只不過支持的軟件相對N卡要少得多，加速較果也不太理想，關注度不高。
最后要說的是，顯卡的通用計算技術是顯卡廠商用來攻占CPU領地的武器之一，希望能賦予顯卡更多的作用，保住重要的地位。而對于普通用戶來說，畢竟目前支持的軟件較少，兼容性和穩定性也不高，還沒到非用不可的程度。
⑦ 推薦幾個又快又好視頻轉碼軟件 我n卡 要支持cuda的
訊連科技（開發powerdvd那個）的mediaespresso-媒體轉換器，反正軟件界面上有cuda標志速度很快，同編碼的一首mv高碼率轉低碼率非常快，一秒就3%，轉換其他編碼的話一秒進度1%，還是很快，
刻意轉換成avi、m2ts、mpg、mp4、wmv格式，可設置的分辨率和碼率都很高，效果比暴風轉碼類的好多了。音頻可設置dolby digital 256k和lpcm1536，可惜不能轉換成aac
⑧ 推薦幾個支持cuda的轉碼工具
訊連科技（開發powerdvd那個）的mediaespresso-媒體轉換器，反正軟件界面上有cuda標志速度很快，同編碼的一首mv高碼率轉低碼率非常快，一秒就3%，轉換其他編碼的話一秒進度1%，還是很快， 刻意轉換成avi、m2ts、mpg、mp4、wmv格式，可設置的分辨率和碼率都很高，效果比暴風轉碼類的好多了。音頻可設置dolby digital 256k和lpcm1536，可惜不能轉換成aac
⑨ CUDA是什么
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，顯卡廠商NVidia推出的運算平臺。
隨著顯卡的發展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的芯片如果只是作為顯卡就太浪費了，因此N卡廠商推出CUDA，讓顯卡可以用于圖像計算以外的目的。
目前只有G80平臺的N卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合并行計算，而且數值計算的速度遠遠優于CPU。
CUDA的SDK中的編譯器和開發平臺支持Windows、Linux系統，可以與Visual Studio2003集成在一起。
目前這項技術處在起步階段，僅支持32位系統，編譯器不支持雙精度數據等問題要在晚些時候解決。當然還有就是Geforce8系列顯卡高昂的價格問題了。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬件的直接訪問接口，而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API接口來實現GPU的訪問。在架構上采用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬件資源，從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA采用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力，使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。
從CUDA體系結構的組成來說，包含了三個部分：開發庫、運行期環境和驅動（表2）。
開發庫是基于CUDA技術所提供的應用開發庫。目前CUDA的1.1版提供了兩個標準的數學運算庫——CUFFT（離散快速傅立葉變換）和CUBLAS（離散基本線性計算）的實現。這兩個數學運算庫所解決的是典型的大規模的并行計算問題，也是在密集數據計算中非常常見的計算類型。開發人員在開發庫的基礎上可以快速、方便的建立起自己的計算應用。此外，開發人員也可以在CUDA的技術基礎上實現出更多的開發庫。
運行期環境提供了應用開發接口和運行期組件，包括基本數據類型的定義和各類計算、類型轉換、內存管理、設備訪問和執行調度等函數。基于CUDA開發的程序代碼在實際執行中分為兩種，一種是運行在CPU上的宿主代碼（Host Code），一種是運行在GPU上的設備代碼（Device Code）。不同類型的代碼由于其運行的物理位置不同，能夠訪問到的資源不同，因此對應的運行期組件也分為公共組件、宿主組件和設備組件三個部分，基本上囊括了所有在GPGPU開發中所需要的功能和能夠使用到的資源接口，開發人員可以通過運行期環境的編程接口實現各種類型的計算。
由于目前存在著多種GPU版本的NVIDIA顯卡，不同版本的GPU之間都有不同的差異，因此驅動部分基本上可以理解為是CUDA-enable的GPU的設備抽象層，提供硬件設備的抽象訪問接口。CUDA提供運行期環境也是通過這一層來實現各種功能的。目前基于CUDA開發的應用必須有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持，NVIDIA公司GPU運算事業部總經理Andy Keane在一次活動中表示：一個充滿生命力的技術平臺應該是開放的，CUDA未來也會向這個方向發展。由于CUDA的體系結構中有硬件抽象層的存在，因此今后也有可能發展成為一個通用的GPGPU標準接口，兼容不同廠商的GPU產品
CUDA™ 工具包是一種針對支持CUDA功能的GPU（圖形處理器）的C語言開發環境。CUDA開發環境包括:
· nvcc C語言編譯器
· 適用于GPU（圖形處理器）的CUDA FFT和BLAS庫
· 分析器
· 適用于GPU（圖形處理器）的gdb調試器（在2008年3月推出alpha版）
· CUDA運行時（CUDA runtime）驅動程序（目前在標準的NVIDIA GPU驅動中也提供）
· CUDA編程手冊
CUDA開發者軟件開發包（SDK）提供了一些范例（附有源代碼），以幫助使用者開始CUDA編程。這些范例包括:
· 并行雙調排序
· 矩陣乘法
· 矩陣轉置
· 利用計時器進行性能評價
· 并行大數組的前綴和（掃描）
· 圖像卷積
· 使用Haar小波的一維DWT
· OpenGL和Direct3D圖形互操作示例
· CUDA BLAS和FFT庫的使用示例
· CPU-GPU C—和C++—代碼集成
· 二項式期權定價模型
· Black-Scholes期權定價模型
· Monte-Carlo期權定價模型
· 并行Mersenne Twister（隨機數生成）
· 并行直方圖
· 圖像去噪
· Sobel邊緣檢測濾波器
· MathWorks MATLAB® 插件 (點擊這里下載)
新的基于1.1版CUDA的SDK 范例現在也已經發布了。要查看完整的列表、下載代碼，請點擊此處。
技術功能
· 在GPU（圖形處理器）上提供標準C編程語言
· 為在支持CUDA的NVIDIA GPU（圖形處理器）上進行并行計算而提供了統一的軟硬件解決方案
· CUDA兼容的GPU（圖形處理器）包括很多：從低功耗的筆記本上用的GPU到高性能的，多GPU的系統。
· 支持CUDA的GPU（圖形處理器）支持并行數據緩存和線程執行管理器
· 標準FFT（快速傅立葉變換）和BLAS（基本線性代數子程序）數值程序庫
· 針對計算的專用CUDA驅動
· 經過優化的，從中央處理器（CPU）到支持CUDA的GPU（圖形處理器）的直接上傳、下載通道
· CUDA驅動可與OpenGL和DirectX圖形驅動程序實現互操作
· 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系統
· 為了研究以及開發語言的目的，CUDA提供對驅動程序的直接訪問，以及匯編語言級的訪問
⑩ 請問哪些地方可以用到nvidia的CUDACUDA的作用大嗎，比如轉碼時它會對轉碼性能提升很多嗎
CUDA是Nvidia的通用計算平臺語言，只要你想用Nvidia的GPU參與通用計算，就需要用到CUDA
CUDA本身僅僅是Nvidia提供的工具，至于怎么用，就是開發者的意愿了。它可以被用在轉碼軟件中，使轉碼過程經由GPU進行加速。或者用于數學計算中，利用CUDA編程，讓GPU參與到方程組的計算中，加速計算過程，尤其是一些并行度高的計算，更適合通過CUDA進行GPU計算。