NVIDIA 的标准库使得在 CUDA 中建立深度学习库变得非常容易，而 AMD 的 OpenCL 则没有如此强大的标准库。
这一早期优势与 NVIDIA 强大的社区支持相结合，迅速增加了 CUDA 社区的规模。这意味着如果您使用 NVIDIA GPU，如果出现问题，您将很容易获得支持，如果您自己编写 CUDA 程序，您将获得支持和建议，您会发现大多数深度学习库对 NVIDIA GPU 的支持最好。
在过去的几个月里，NVIDIA 仍然在软件上投入了更多的资源。
例如，Apex 库支持稳定 PyTorch 中的 16 位梯度，还包括 FusedAdam 等融合快速优化器。总体而言，该软件是 NVIDIA GPU 的强项。
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