Aziende che usano CUDA
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.
11,835
aziende
Elenco delle aziende che utilizzano CUDA
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"cuda\"
]
}"Technology
is any of
CUDA
Dipendenti53kFatturato$27BComputer Hardware ManufacturingCUDAAffidabilità alta
Dipendenti52kFatturato$23BSemiconductor ManufacturingCUDAAffidabilità alta
Dipendenti88kFatturato$35BDefense and Space ManufacturingCUDAAffidabilità alta
Dipendenti16kIT Services and IT ConsultingCUDAAffidabilità alta
Dipendenti114kFatturato$66BDefense and Space ManufacturingCUDAAffidabilità alta
Dipendenti182kFatturato$71BDefense and Space ManufacturingCUDAAffidabilità alta
Dipendenti445Software DevelopmentCUDAAffidabilità alta
Dipendenti17kDefense and Space ManufacturingCUDAAffidabilità alta
Dipendenti2kSoftware DevelopmentCUDAAffidabilità alta
Dipendenti80kFatturato$19BIT Services and IT ConsultingCUDAAffidabilità alta
Abbiamo dati su 11,835 aziende e utenti che utilizzano CUDA. Il nostro elenco di utenti e clienti di CUDA è disponibile per il download e viene arricchito con specifiche aziendali essenziali, tra cui classificazione del settore, dimensione organizzativa, posizione geografica, round di finanziamento e cifre di fatturato, tra gli altri.
Statistiche sull'Uso della Tecnologia e Quota di Mercato
Come mirare agli utenti di CUDA
- Come personalizzare questo elenco?
Puoi personalizzare questi dati in base alle tue esigenze filtrando per geografia, settore, dimensione aziendale, fatturato, uso della tecnologia, offerte di lavoro e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
- Come essere avvisati quando le aziende adottano questa tecnologia?
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia di tuo interesse e riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
- Come importare questi dati nel mio CRM?
Puoi esportare questi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web aziendali, bacheche di lavoro e altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro fornisce un metodo affidabile per comprendere le tecnologie che le aziende stanno impiegando, incluso il loro uso di strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più attuali disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente assicura che i nostri approfondimenti e la nostra intelligenza riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno del settore.
CUDA, which stands for Compute Unified Device Architecture, is a parallel computing platform and programming model developed by NVIDIA. It allows software developers to harness the power of NVIDIA GPUs for general-purpose processing, particularly in tasks requiring high computational power. By offloading intensive parallel computation tasks from the CPU to the GPU, CUDA enables significant acceleration of applications across various domains, including scientific simulations, deep learning, image processing, and more.
CUDA falls under the category of Machine Learning Tools due to its crucial role in accelerating machine learning algorithms using GPU parallelism. Machine learning models often involve complex computations that can benefit greatly from the parallel processing capabilities of GPUs. CUDA provides the infrastructure and tools necessary to exploit GPU acceleration for training and inference tasks in machine learning, making it a popular choice among data scientists and machine learning engineers.
CUDA was founded by NVIDIA Corporation in 2006 with the primary goal of enabling developers to leverage the power of GPU computing for general-purpose applications. The initial motivation behind CUDA was to address the increasing demand for high-performance computing solutions that could handle complex parallel workloads efficiently. As a pioneer in GPU technology, NVIDIA saw an opportunity to revolutionize parallel computing by providing a platform that could unlock the massive parallel processing capabilities of GPUs for a broader range of applications.
Currently, CUDA holds a dominant position in the market for GPU computing platforms, with a significant market share within the Machine Learning Tools category. As the demand for accelerated computing continues to rise, fueled by the growth of artificial intelligence and big data analytics, CUDA is poised to maintain its market dominance and even expand its reach further. The forecast suggests that CUDA is likely to see continuous growth in the future, driven by the increasing adoption of GPU acceleration in diverse computing applications.