CUDA을(를) 사용하는 기업
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.
CUDA을(를) 사용하는 기업 목록
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
직원 수53k수익$27BComputer Hardware ManufacturingCUDA신뢰도 높음
직원 수52k수익$23BSemiconductor ManufacturingCUDA신뢰도 높음
직원 수88k수익$35BDefense and Space ManufacturingCUDA신뢰도 높음
직원 수16kIT Services and IT ConsultingCUDA신뢰도 높음
직원 수114k수익$66BDefense and Space ManufacturingCUDA신뢰도 높음
직원 수182k수익$71BDefense and Space ManufacturingCUDA신뢰도 높음
직원 수445Software DevelopmentCUDA신뢰도 높음
직원 수17kDefense and Space ManufacturingCUDA신뢰도 높음
직원 수2kSoftware DevelopmentCUDA신뢰도 높음
직원 수80k수익$19BIT Services and IT ConsultingCUDA신뢰도 높음
우리는 CUDA을(를) 사용하는 11,829개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 CUDA 사용자 및 고객 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 투자 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 세부 정보로 풍부하게 제공됩니다.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
CUDA 사용자 타겟팅 방법
- 이 목록을 어떻게 맞춤화할 수 있나요?
지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 채용 공고 등을 필터링하여 이 데이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
- 회사가 이 기술을 채택할 때 어떻게 알림을 받을 수 있나요?
이 데이터에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면 해당 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함으로 알림을 받게 됩니다.
- 이 데이터를 내 CRM에 어떻게 가져올 수 있나요?
이 데이터를 Excel 파일로 내보내 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 기업에서 수집한 채용 공고에서 비롯됩니다. 우리는 기업 웹사이트, 구인 게시판 및 기타 채용 플랫폼에서 이러한 공고를 모니터링합니다. 채용 공고를 분석하는 것은 기업들이 사용하는 기술, 내부 도구 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 새로 고칩니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 통찰력과 정보가 산업 내 최신 개발 및 동향을 반영하도록 보장합니다.
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.