大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于nvidia编程入门教程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍nvidia编程入门教程的解答，让我们一起看看吧。
英伟达技术资料？
1. GPU架构与编程：介绍英伟达GPU的基础原理、架构和编程模型，包括CUDA、CUDA C++、OpenACC等。
2. 深度学习框架：介绍英伟达支持的深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等，以及英伟达自主开发的框架CUDA Deep Neural network Library（cuDNN）和TensorRT。
3. 计算机视觉：介绍英伟达在计算机视觉领域的技术，包括基于深度学习的目标检测、图像分割、图像分类等。
4. 自动驾驶技术：介绍英伟达在自动驾驶领域的技术，包括自动驾驶平台Drive PX、车载计算平台Drive CX等。
5. 超级计算：介绍英伟达在超级计算领域的技术，包括GPU加速的高性能计算、深度学习训练与推理等。
以上是英伟达技术资料的主要内容，涵盖了英伟达在计算机视觉、深度学习、自动驾驶、超级计算等领域的主要技术和应用。用户可以在英伟达官网和社区等平台上获取更详细的技术资料和代码示例。
NVIDIA TX2适用于什么领域？
任何领域都能用，严谨用于开发核武器！[呲牙]
NVIDIA在开发文档中特别提到了一点，严禁使用此平台开发大规模杀伤性武器。虽然听着很搞笑，但其实就是个免责声明，应该是美国那边的要求吧。
NVIDIA Jetson TX2 为用户的嵌入式 AI 计算设备提供卓越的速度和能效。这款超级计算机模块采用 NVIDIA Pascal GPU、高达 8 GB 内存、59.7 GB/s 内存带宽，提供丰富的标准硬件接口，完美适配各类产品和外形规格，实现真正意义上的 AI 计算终端。
应用领域十分广泛，可适用：
智能视频分析（IVA），无人机，机器人，游戏设备，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和便携式医疗设备等领域。
阿木实验室选择 Jetson TX2 作为板载计算机，开源了我们的板载计算机软件框架，Github 仓库地址
该功能包是一个基于 Ardupilot/PX4 开源固件及 Mavros 功能包的开源项目，提供一个感知和任务计算机模块。
下面就来看看能够实现的特色功能：
1.目标追踪
2.激光SLAM定位
NVIDIA Jetson TX2
嵌入式领域的AI超级电脑
它是一台基于NVIDIA Pascal™架构的AI单模块超级计算机。它性能强大，外形小巧，节能高效，适合机器人、无人机、智能摄像机和便携医疗设备等智能终端设备。它支持 Jetson TX1 模块的所有功能，同时可以铸就更大型、更复杂的深度神经网络。
Jetson TX2 开发套件
款功能强大的开发者套件能够使主板的硬件功能和接口充分发挥效用，预装 Linux 开发环境。同时，它还支持 NVIDIA Jetpack SDK，包括 BSP、深度学习库、计算机视觉、GPU 计算、多媒体处理等众多功能。
希望对你有所帮助！
近期正在开发一个基于TX2的应用项目，看到这个问题，就结合自己在使用TX2过程中的体验谈谈我的心得吧。
官方给出的文档始终强调它适合于深度学习、计算机视觉、GPU计算、多媒体处理等领域，实际上它确实适合这些方面，我们的应用就是基于深度学习的图像处理问题。
先看一下它的近距离***吧^_^：
我们使用的是一款基于C语言的开源深度学习框架——Darknet,使用该框架主要是因为我们使用的神经网络参考了Yolo,也是Yolo作者开发的一套对应框架。实际上，该框架也可以用来运行别的一些结构的卷积神经网络。
此处说点题外话，Yolo作者的操守还是很高的，前段时间为了反对将Yolo用于军事领域，层声称要退出相关研究。
对于如下网络结构，使用1024*1024的图片进行测试，大概需要100-200毫秒。
下面是官方给出的规格参数：
到此，以上就是小编对于nvidia编程入门教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于nvidia编程入门教程的2点解答对大家有用。
