哪些NVIDIA显卡支持CUDA技术? CUDA技术是什么,视频转换提速啦

视频格式转换与编辑速度大改进，只要你的电脑显示是NVIDIA的并且支持CUDA技术，狸窝转换器支持NVIDIA CUDA显卡加速；当运行狸窝转换器，会检测你的显款是否NVIDIA CUDA显卡技术，如果是的，软件界面输出格式后面会显示NVIDIA图标，那就说明此输出格式支持显卡加速功能，如下图所示：

简单来说是一种全新的图形运算模型，它定义了新的图形运算方法，开发语言，游戏的图像呈现方式。可以说支持这个技术的显卡肯定技术上是比较新的，因此可以用来区分新老的显卡。

以下的资料是CUDA的一个简洁和支持CUDA的显卡。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。 
从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。 
开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。 
运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在CPU上的宿主代码（Host Code），一种是运行在GPU上的设备代码（Device Code）。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。 
由于目前存在着多种GPU版本的NVIDIA显卡，不同版本的GPU之间都有不同的差异，因此驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。目前基于CUDA开发的应用必须有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持，NVIDIA公司GPU运算事业部总经理Andy Keane在一次活动中表示：一个充满生命力的技术平台应该是开放的，CUDA未来也会向这个方向发展。由于CUDA的体系结构中有硬件抽象层的存在，因此今后也有可能发展成为一个通用的GPGPU标准接口，兼容不同厂商的GPU产品 


CUDA™ 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA开发环境包括: 
· nvcc C语言编译器 
· 适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库 
· 分析器 
· 适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版） 
· CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供） 
· CUDA编程手册 
CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括: 
· 并行双调排序 
· 矩阵乘法 
· 矩阵转置 
· 利用计时器进行性能评价 
· 并行大数组的前缀和（扫描） 
· 图像卷积 
· 使用Haar小波的一维DWT 
· OpenGL和Direct3D图形互操作示例 
· CUDA BLAS和FFT库的使用示例 
· CPU-GPU C—和C++—代码集成 
· 二项式期权定价模型 
· Black-Scholes期权定价模型 
· Monte-Carlo期权定价模型 
· 并行Mersenne Twister（随机数生成） 
· 并行直方图 
· 图像去噪 
· Sobel边缘检测滤波器 
· MathWorks MATLAB® 插件 (点击这里下载) 
新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。要查看完整的列表、下载代码，请点击此处。 
技术功能 
· 在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言 
· 为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案 
· CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。 
· 支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器 
· 标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库 
· 针对计算的专用CUDA驱动 
· 经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道 
· CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作 
· 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统 
· 为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问

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支持CUDA的显卡。

GeForce台式机系列等
GeForce GTX 280       Tesla S1070        Quadro FX 5600 
GeForce GTX 260       Tesla C1060        Quadro FX 4700 X2 
GeForce 9800 GX2      Tesla C870         Quadro FX 4600 
GeForce 9800 GTX+     Tesla D870         Quadro FX 3700 
GeForce 9800 GTX      Tesla S870         Quadro FX 1700 
GeForce 9800 GT                          Quadro FX 570 
GeForce 9600 GSO                         Quadro FX 370 
GeForce 9600 GT                          Quadro NVS 290 
GeForce 9500 GT                          Quadro FX 3600M 
GeForce 8800 Ultra                       Quadro FX 1600M 
GeForce 8800 GTX                         Quadro FX 570M 
GeForce 8800 GTS                         Quadro FX 360M 
GeForce 8800 GT                          Quadro Plex 1000 Model IV 
GeForce 8800 GS                          Quadro Plex 1000 Model S4 
GeForce 8600 GTS     
GeForce 8600 GT     
GeForce 8500 GT     
GeForce 8400 GS     
GeForce 8300 mGPU     
GeForce 8200 mGPU     
GeForce 8100 mGPU     
  
GeForce 移动计算产品              Quadro 移动计算产品 
GeForce 9800M GTX                 Quadro NVS 320M 
GeForce 9800M GTS                 Quadro NVS 140M 
GeForce 9800M GT                  Quadro NVS 135M 
GeForce 9700M GTS                 Quadro NVS 130M 
GeForce 9700M GT     
GeForce 9650M GS     
GeForce 9600M GT     
GeForce 9600M GS     
GeForce 9500M GS     
GeForce 9500M G     
GeForce 9300M GS     
GeForce 9300M G     
GeForce 9200M GS     
GeForce 9100M G     
GeForce 8800M GTS     
GeForce 8700M GT     
GeForce 8600M GT     
GeForce 8600M GS     
GeForce 8400M GT     
GeForce 8400M GS     
GeForce 8400M G     
GeForce 8200M G

[转自zol问答堂]