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A parallel computing platform and application programming interface model,it enables developers to speed up compute-intensive applications by harnessing the power of GPUs for the parallelizable part of the computation.
3,657
entreprises
Nous disposons de données sur 3,657 entreprises qui utilisent CUDA. Notre liste de clients CUDA est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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NVIDIA | États-Unis | Computer Hardware Manufacturing | 32K | $27B |
Oski Technology | États-Unis | Computer Hardware Manufacturing | 27K | $27B |
Northrop Grumman | États-Unis | Defense And Space Manufacturing | 88K | $35B |
Swinburne University of Technology | Australie | Higher Education | 6.2K | |
DeepSight Technology | États-Unis | Medical Equipment Manufacturing | 33 | |
Lockheed Martin | États-Unis | Defense And Space Manufacturing | 111K | $66B |
Valeo | France | Motor Vehicle Parts Manufacturing | 115K | $22B |
Livario GmbH | Allemagne | Retail Apparel And Fashion | 22 | |
Sinopec Tech Houston | États-Unis | Oil And Gas | 41 | |
Evertz Microsystems Limited | Canada | Manufacturing | 1.2K | $332M |
Zendar | États-Unis | Software Development | 40 | $2.7M |
![]() CentML | Canada | Software Development | 5K | $11M |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Il y a 76 alternatives à CUDA
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Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
Le CUDA, qui signifie Compute Unified Device Architecture, est une plateforme de calcul en parallèle et modèle de programmation développé par NVIDIA. Il permet aux développeurs de logiciels de s'emparer du pouvoir des cartes graphiques NVIDIA pour les traitements en parallèle, en particulier dans les tâches nécessitant une puissance de calcul élevée. En déportant les tâches de calcul parallèles intensives de la CPU vers la carte graphique, le CUDA permet une accélération significative des applications à travers divers domaines, notamment les simulations scientifiques, l'apprentissage automatique, le traitement d'images et plus encore.
Le CUDA tombe sous la catégorie des Outils d'apprentissage automatique en raison de son rôle crucial dans l'accélération des algorithmes d'apprentissage automatique en utilisant la parallelisme GPU. Les modèles d'apprentissage automatique souvent impliquent des calculs complexes qui peuvent bénéficier grandement du traitement en parallèle capable des cartes graphiques. Le CUDA fournit l'infrastructure et les outils nécessaires pour exploiter l'accélération GPU pour les tâches d'entraînement et d'inference dans l'apprentissage automatique, ce qui en fait un choix populaire parmi les scientifiques des données et les ingénieurs d'apprentissage automatique.
Le CUDA a été fondé par la société NVIDIA Corporation en 2006 avec pour but principal d'empêcher les développeurs de lever le pouvoir de la calcul graphique pour les applications généralistes. Le premier motif derrière le CUDA était d'adresser la demande croissante de solutions de calculation en haute performance qui pourraient gérer efficacement les charge utiles parallèles complexes. Comme pionnier dans la technologie des cartes graphiques, NVIDIA a vu une opportunité de révolutionner le calcul en parallèle en fournissant une plateforme qui pourrait débloquer les capacités de traitement parallèle massive de cartes graphiques pour une large variété d'applications.
Actuellement, le CUDA détient une position dominante sur le marché des plateformes de calcul en GPU, avec une part du marché importante au sein de la catégorie des Outils d'apprentissage automatique. Alors que la demande d'accélération de calcul continue de croître, alimentée par le développement de l'intelligence artificielle et l'analytique de données, le CUDA est prêt à maintenir sa domination sur le marché et même s'étendre plus loin. Selon les prévisions, le CUDA est susceptible de voir une croissance continue à l'avenir, pilotée par l'adoption croissante de l'accélération GPU dans les applications diverses de traitement de l'information.
La plateforme de calcul parallèle et l'interface de programmation d'application créée par NVIDIA, CUDA, est largement utilisée dans le domaine de l'apprentissage automatique pour son exceptionnelle performance et sa scalabilité. En harnachant le pouvoir du calcul parallèle sérialisé, CUDA permet aux organisations d'accélérer les tâches de traitement de données complexes et d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique avec une efficacité inégalée.
CUDA accélère significativement les tâches de calcul en déchargement les calculs intensifs sur la carte graphique. Cette vitesse de traitement accélérée permet aux entreprises de réduire le temps d'entraînement de leurs modèles de manière drastique, menant à des expériences plus rapides et à une productivité améliorée par rapport aux systèmes traditionnels à base de CPU.
Un des principaux avantages de CUDA est sa capacité à gérer des tâches parallèles de masse, permettant l'exécution simultanée de multiples opérations. Ce parallélisme élargi non seulement améliore la performance globale du système, mais également permet aux entreprises de gérer des algorithme d'apprentissage automatique compliqués avec facilité, dépassant les capacités des technologies de calcul parallèle concurrentes.
CUDA optimise l'utilisation des ressources en distribuant efficacement les workload entre le processeur et la carte graphique. Cette approche équilibrée entraîne une performance système globale améliorée et une efficacité, ce qui fait de CUDA une préférence pour les entreprises souhaitant maximiser efficacement leur ressources de calcul.
Entreprises Utilisant CUDA :
CUDA, développée par NVIDIA, est une plateforme de calcul parallèle et modèle d'interface de programmation d'application qui permet aux développeurs d'utiliser les processeurs graphiques NVIDIA (GPU) pour les traitements de traitement informatique général, y compris l'accélération des tâches liées à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle. Plusieurs entreprises importantes utilisent CUDA pour améliorer les performances de leurs applications et livrer des solutions à l'avant-garde dans divers domaines. Voici quelques exemples réels d'entreprises qui ont réussi à intégrer CUDA dans leurs opérations :
NVIDIA: NVIDIA, le pionnier de la technologie CUDA, utilise abondamment CUDA pour des applications variées, dont l'apprentissage automatique, le traitement d'images et les simulations scientifiques. NVIDIA a commencé à utiliser CUDA en 2007 et a depuis.optimisé ses GPU pour supporter un large éventail de tâches d'apprentissage automatique.
Adobe Systems: Adobe Systems, un leader dans le domaine logiciel, intègre CUDA dans son suite Adobe Creative Cloud pour accélérer les tâches de traitement graphique. En utilisant les capacités de calcul parallèle de CUDA, Adobe a significativement amélioré les performances des applications telles que Photoshop pour les tâches telles que l'édition et la mise en page de photos. Adobe a adopté la technologie CUDA en 2013.
Netflix: Netflix, fournisseur de services de streaming en ligne, utilise CUDA pour améliorer ses algorithmes de recommandation et les processus d'encodage vidéo. En tirant parti du pouvoir de traitement de CUDA, Netflix peut analyser efficacement de vastes quantités de données de spectateurs pour personnaliser les recommandations et optimiser la qualité de la vidéo en streaming. Netflix a commencé à intégrer la technologie CUDA dans ses opérations en 2015.
Ces études de cas mettent en avant comment les entreprises comme NVIDIA, Adobe Systems et Netflix ont utilisé le pouvoir de CUDA pour innover, améliorer les performances et offrir une expérience utilisateur exceptionnelle dans le domaine des outils d'apprentissage automatique. En exploitant les capacités de traitement parallèle de CUDA, ces entreprises ont réussi à améliorer leurs applications et services, démontrant la diversité et l'efficacité de cette technologie pour transformer les opérations commerciales.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant CUDA en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 3,657 entreprises qui utilisent CUDA.
CUDA est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Computer Hardware Manufacturing", "Computer Hardware Manufacturing", "Defense And Space Manufacturing", "Higher Education", "Medical Equipment Manufacturing", "Defense And Space Manufacturing", "Motor Vehicle Parts Manufacturing", "Retail Apparel And Fashion", "Oil And Gas", "Manufacturing". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant CUDA, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent CUDA incluent NVIDIA, Oski Technology, Northrop Grumman, Swinburne University of Technology, DeepSight Technology, Lockheed Martin, Valeo, Livario GmbH, Sinopec Tech Houston, Evertz Microsystems Limited et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 3,657 entreprises qui utilisent CUDA sur TheirStack.com.
Selon nos données, CUDA est le plus populaire dans États-Unis (1,477 companies), Royaume-Uni (230 companies), Allemagne (166 companies), France (120 companies), Canada (117 companies), Espagne (68 companies), Inde (65 companies), Pays-Bas (43 companies), Singapour (30 companies), Australie (29 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant CUDA en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.
CUDA est utilisé dans 51 pays