CVCUDA/CV-CUDA

CV-CUDA™ is an open-source, GPU accelerated library for cloud-scale image processing and computer vision.

What it solves

CV-CUDA は、高スループット、低レイテンシの画像・動画処理を提供することで、AI パイプラインのボトルネックを解消するように設計されています。従来の低速な CPU ベースのプリプロセッシングステップを GPU 加速アルゴリズムに置き換えることで、NVIDIA クラウド、デスクトップ、デスクトップ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、エッジ、0

How it works

GPU 加速コンピュータビジョンアルゴリズムのライブラリであり、C/C++ と Python にシームレスに統合できます。画像の resizing や decoding (via nvImageCodec) などの操作を GPU 上で直接実行できるため、 resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvance/nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (ia/nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec) resizing や decoding (via nvImageCodec)ing データを GPU メモリに保持することで、データを CPU と GPU 間の高価な転送を避けることができます。

Who it’s for

コンピュータビジョン用の AI パイプラインを構築する開発者。特に Linux または WSL2 上で NVIDIA GPU (Turing, Ampere, Ada Lovelace, Hopper, および Blackwell アーキテクチャ) を使用している開発者向けです。

Highlights

高スループット、低レイテンシを実現する GPU 加速コンピュータビジョンアルゴリズム。
Python と C/C++ AI フレームワークとのシームレスな統合。
サーバー級 GPU や Jetson embedded プラットフォームを含む、幅広い NVIDIA ハードウェアをサポート。
クラウド、デスクトップ、エッジ環境におけるスケーラビリティに最適化。