显卡编程语言

㈠ opencl是什么显卡

OpenCL是什么显卡？首先，简单了解OpenCL，它是Open Computing Language的简称，一种用于并行计算的编程语言，其设计目标是让开发者能够编写高性能的并行计算程序。在运行OpenCL的软件时，通常无需额外安装软件或手动配置，因为NV驱动程序中已包含了OpenCL运行库。你只需确保显卡驱动更新到195.62或更高版本即可自动开启OpenCL功能。

然而，如果你打算进行OpenCL的开发，情况则有所不同。在进行开发前，你需要下载OpenCL的SDK，对于NVIDIA的显卡而言，OpenCL SDK通常包含在CUDA SDK包中。这些资源可以在NVIDIA官网上找到。值得注意的是，使用CUDA SDK进行开发，可能需要特定类型的显卡，例如Quadro或Tesla系列。如果你使用的是GTX系列显卡尝试过，可能会遇到CUDA SDK加载不了的问题。

总的来说，使用OpenCL功能时，对于普通用户而言，主要关注显卡驱动版本的更新，而对于开发者而言，需要下载并配置OpenCL或CUDA SDK，确保与特定类型显卡的兼容性。在进行任何操作前，确保显卡支持所需的开发环境是关键步骤。

㈡ 图形编程语言有哪几种

三围的图形编程一般就采用两种主流技术，都和显卡的支持相关。三维技术是需要硬件提供支持的，因为显卡可以提供强大的硬件处理能力来帮助我们完成矩阵计算。

OpenGL是目前用的最多的图形库，旗下又有用于手机和平板的以及网页应用的OpenGL ES精简版本。支持的语言总类众多，其中主流语言有：C++，Java，Javascript，C#，Objective-C。

DirectX3D主要是用于windows系统。它是由微软公司开发的一套程序库。主要用于windows游戏开发，和windows平台的仿真软件开发。支持的语言也有很多：C++，Java，C#都支持

学哪一种看你喜欢什么样的平台以及以后用于什么目的。各种系统上以及各种语言的library变种和打包版本都各不相同。

㈢ NVIDIA显卡支持CUDA，什么是CUDA

关于CUDA：

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。

关于NVIDIA CUDA技术
NVIDIA CUDA技术是当今世界上唯一针对NVIDIA GPU（图形处理器）的C语言环境，为支持CUDA技术的NVIDIA GPU（图形处理器）带来无穷的图形计算处理性能。凭借NVIDIA CUDA技术，开发人员能够利用NVIDIA GPU（图形处理器）攻克极其复杂的密集型计算难题，应用到诸如石油与天然气的开发，金融风险管理，产品设计，媒体图像以及科学研究等领域。
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。