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NVIDIA GPU Compute Capability: Die Hardware von CUDA entschlüsseln

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Tabelle der NVIDIA GPU Compute Capability, die verschiedene Architekturen zeigt

title: "NVIDIA GPU Compute Capability: Die Hardware von CUDA entschlüsseln" slug: "gpus" date: "2026-03-15" lang: "de" source: "https://developer.nvidia.com/cuda/gpus" category: "Entwicklertools" keywords:

  • NVIDIA
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  • Softwareentwicklung meta_description: "Entdecken Sie die NVIDIA GPU Compute Capability, die wesentliche Metrik, die Hardware-Funktionen für CUDA-fähige GPUs definiert. Verstehen Sie, wie verschiedene Architekturen KI-, Deep-Learning- und HPC-Workloads beeinflussen." image: "/images/articles/gpus.png" image_alt: "Tabelle der NVIDIA GPU Compute Capability, die verschiedene Architekturen zeigt" quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
  • NVIDIA schema_type: "NewsArticle" reading_time: 5 faq:
  • question: "Was ist NVIDIA Compute Capability (CC) und warum ist sie wichtig?" answer: "Die NVIDIA Compute Capability (CC) ist eine Versionsnummer, die die Hardware-Funktionen und Befehlssätze definiert, die auf einer spezifischen NVIDIA GPU-Architektur verfügbar sind. Sie ist für Entwickler von entscheidender Bedeutung, da sie vorgibt, welche CUDA-Funktionen, Programmiermodelle und Leistungsoptimierungen genutzt werden können. Eine höhere Compute Capability deutet im Allgemeinen auf eine fortschrittlichere Architektur mit größerer paralleler Verarbeitungsleistung, verbessertem Speicher-Management und spezialisierten Hardware-Einheiten wie Tensor Cores hin, die für die Beschleunigung von KI-, Deep-Learning- und wissenschaftlichen Berechnungsaufgaben unerlässlich sind. Das Verständnis der CC Ihrer GPU gewährleistet Kompatibilität und optimale Leistung für CUDA-Anwendungen und verhindert potenzielle Laufzeitfehler oder ineffiziente Ausführung."
  • question: "Wie hängt die Compute Capability mit NVIDIA GPU-Architekturen wie Blackwell oder Hopper zusammen?" answer: "Die Compute Capability ist direkt an die GPU-Architekturen von NVIDIA gebunden. Jede neue Architektur, wie Blackwell, Hopper (CC 9.0), Ada Lovelace (CC 8.9) oder Ampere (CC 8.0/8.6), führt Fortschritte ein, die sich in einer neuen oder aktualisierten Compute Capability-Version widerspiegeln. Zum Beispiel stellt die Blackwell-Architektur mit CC 12.0 und 12.1 die neueste Generation von NVIDIA dar, die durch verbesserte Tensor Cores, eine verbesserte Gleitkommagenauigkeit und effizientere Datenübertragung signifikante Sprünge in der KI- und HPC-Leistung mit sich bringt. Entwickler können die CC-Nummer verwenden, um die spezifischen Hardware-Fähigkeiten und Befehlssätze einer bestimmten GPU zu bestimmen und sicherzustellen, dass ihr CUDA-Code das Potenzial der zugrunde liegenden Architektur vollständig nutzen kann."
  • question: "Was sind die Hauptunterschiede zwischen Rechenzentrums-, Workstation- und Jetson-GPUs in Bezug auf die Compute Capability?" answer: "Obwohl alle NVIDIA GPUs das Konzept der Compute Capability teilen, spiegeln ihre Zielmärkte – Rechenzentrum, Workstation/Endverbraucher und Jetson – oft unterschiedliche Prioritäten in ihrer CC und den damit verbundenen Funktionen wider. Rechenzentrums-GPUs (z.B. H100, GB200) weisen typischerweise die höchste CC auf und priorisieren rohe Rechenleistung, Speicherbandbreite, Multi-GPU-Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit für groß angelegte KI-Training, HPC und Cloud-Workloads. Workstation-/Endverbraucher-GPUs (z.B. RTX 4090, RTX PRO 6000) verfügen ebenfalls über eine hohe CC und bieten eine starke Leistung für professionelle Inhaltserstellung, KI-Entwicklung in kleinerem Maßstab und Gaming. Jetson-GPUs (z.B. Jetson AGX Orin, Jetson T5000) konzentrieren sich auf Edge-KI, eingebettete Systeme und Robotik und bieten effiziente Leistung bei geringerem Stromverbrauch, mit CC-Levels, die für die Inferenzen auf dem Gerät und kleinere Modellbereitstellungen zugeschnitten sind."
  • question: "Bedeutet eine höhere Compute Capability immer bessere Leistung für alle Aufgaben?" answer: "Im Allgemeinen deutet eine höhere Compute Capability auf eine fortschrittlichere und leistungsfähigere GPU-Architektur hin, was sich oft in einer besseren Leistung niederschlägt, insbesondere bei rechenintensiven Aufgaben wie KI-Training, wissenschaftlichen Simulationen und Rendering. Neuere CC-Versionen führen spezialisierte Hardware (z.B. schnellere Tensor Cores), verbesserte Speichersubsysteme und effizientere Befehlssätze ein. 'Bessere Leistung' ist jedoch kontextabhängig. Für Anwendungen, die die erweiterten Funktionen einer höheren CC nicht stark nutzen (z.B. älterer CUDA-Code, grundlegende Grafikaufgaben), könnte der Leistungsunterschied im Vergleich zu einer GPU mit einer etwas niedrigeren, aber immer noch robusten CC, weniger ausgeprägt sein. Auch die gesamte Systemkonfiguration (CPU, RAM, Speicher) und Softwareoptimierung spielen neben der CC eine wesentliche Rolle."
  • question: "Wie können Entwickler Compute Capability-Informationen effektiv für ihre CUDA-Projekte nutzen?" answer: "Entwickler können Compute Capability-Informationen nutzen, indem sie ihren CUDA-Code auf spezifische CC-Versionen abzielen, um die Leistung zu maximieren und Kompatibilität zu gewährleisten. Das Verständnis der CC der Ziel-GPU ermöglicht es ihnen, Funktionen wie spezifische Präzisionsmodi (z.B. FP64, TF32), Tensor Core-Operationen oder architektonische Optimierungen zu nutzen, die auf älteren GPUs möglicherweise nicht verfügbar sind. CUDA bietet Mechanismen wie __CUDA_ARCH__-Makros, um unterschiedliche Codepfade für verschiedene CC-Versionen zu kompilieren, was eine feinkörnige Kontrolle und Leistungsabstimmung ermöglicht. Dies stellt sicher, dass ihre Anwendungen entweder effizient auf der neuesten Hardware laufen oder sich elegant auf kompatible Funktionen auf älteren GPUs herabstufen, um ein robustes und optimiertes Benutzererlebnis in der vielfältigen GPU-Landschaft von NVIDIA zu bieten."
  • question: "Wo finde ich die Compute Capability für meine NVIDIA GPU und wie fange ich mit CUDA an?" answer: "Die Compute Capability Ihrer spezifischen NVIDIA GPU finden Sie in der Tabelle in diesem Artikel oder in der offiziellen NVIDIA-Entwicklerdokumentation, typischerweise unter den Anhängen des CUDA Programming Guide. NVIDIA bietet auch Tools wie deviceQuery als Teil der CUDA Samples an, das, wenn es auf Ihrem System kompiliert und ausgeführt wird, detaillierte Informationen über Ihre GPU ausgibt, einschließlich ihrer Compute Capability. Um mit der CUDA-Entwicklung zu beginnen, ist der erste Schritt, das entsprechende CUDA Toolkit von der NVIDIA-Entwickler-Website herunterzuladen. Das Toolkit enthält den Compiler, Bibliotheken, Debugging-Tools und die Dokumentation, die zum Schreiben, Optimieren und Bereitstellen von GPU-beschleunigten Anwendungen erforderlich sind."
# NVIDIA GPU Compute Capability: Die Hardware von CUDA entschlüsseln

In der sich schnell entwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz, des Hochleistungsrechnens und der Grafik bilden NVIDIA GPUs das Fundament der Innovation. Zentral für das Verständnis der Fähigkeiten dieser leistungsstarken Prozessoren ist das Konzept der **Compute Capability (CC)**. Diese von NVIDIA definierte wesentliche Metrik beleuchtet die spezifischen Hardware-Funktionen und Befehlssätze, die auf jeder GPU-Architektur verfügbar sind, und beeinflusst direkt, was Entwickler mit dem CUDA-Programmiermodell erreichen können. Für jeden, der NVIDIA GPUs für komplexe Workloads nutzt, vom Training fortschrittlicher KI-Modelle bis hin zur Durchführung wissenschaftlicher Simulationen, ist das Verständnis der Compute Capability von größter Bedeutung.

Dieser Artikel beleuchtet die Bedeutung der Compute Capability, untersucht die vielfältige Palette der NVIDIA-Architekturen über Rechenzentrums-, Workstation- und Embedded-Plattformen hinweg und zeigt auf, wie diese Unterscheidungen die nächste Generation von KI- und HPC-Anwendungen ermöglichen.

## Das Fundament von CUDA: Verständnis der Compute Capability

Compute Capability ist mehr als nur eine Versionsnummer; sie ist ein Bauplan für die technische Leistungsfähigkeit einer GPU. Jede CC-Version korrespondiert mit einer bestimmten NVIDIA GPU-Architektur und spezifiziert die parallele Verarbeitungsleistung, die Speicherverwaltungsfähigkeiten und die dedizierten Hardware-Funktionen, die ein Entwickler nutzen kann. Zum Beispiel verfügt eine GPU mit einer höheren Compute Capability typischerweise über fortschrittlichere Tensor Cores für KI-Operationen, verbesserte Gleitkomma-Unterstützung und erweiterte Speicherhierarchien.

Für Entwickler, die mit NVIDIAs CUDA-Plattform arbeiten, ist das Verständnis der Compute Capability ihrer GPU unerlässlich. Sie bestimmt die Kompatibilität mit bestimmten CUDA-Funktionen, beeinflusst die Effizienz der Speicherzugriffsmuster und diktiert, welche Befehlssätze zur Optimierung von Kernels verfügbar sind. Dieses kritische Wissen stellt sicher, dass die Software die zugrunde liegende Hardware voll ausnutzen kann, was zu optimaler Leistung für anspruchsvolle Anwendungen führt.

## NVIDIAs GPU-Ökosystem: Die KI-Revolution vorantreiben

NVIDIA hat ein umfassendes GPU-Ökosystem entwickelt, das ein Spektrum von Rechenanforderungen bedient, alle vereint durch die CUDA-Plattform und definiert durch ihre jeweiligen Compute Capabilities. Von den kolossalen Kraftpaketen in Rechenzentren bis hin zu den integrierten Einheiten, die Edge-KI-Geräte antreiben, sind NVIDIA GPUs die Arbeitstiere hinter der KI-Revolution.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung der NVIDIA-Architekturen, die sich in neuen Compute Capability-Versionen widerspiegelt, ermöglicht bahnbrechende Fortschritte. Neuere Generationen bringen nicht nur eine erhöhte reine Rechenleistung mit sich, sondern auch spezialisierte Hardwarekomponenten, die auf die ständig wachsenden Anforderungen des Deep Learning und komplexer wissenschaftlicher Berechnungen zugeschnitten sind. Diese Hingabe an Hardware-Innovation, gepaart mit dem robusten CUDA-Software-Stack, positioniert NVIDIA als führend bei der Beschleunigung moderner Rechenherausforderungen. Entwickler verschieben ständig die Grenzen des Möglichen, von der Entwicklung von [GPT-5.2 Codex](/de/openai-gpt-5-2-codex) bis hin zur Bewältigung groß angelegter Simulationen, indem sie sich auf die vorhersehbaren und leistungsstarken Fähigkeiten verlassen, die durch spezifische Compute Capabilities gewährleistet werden.

## NVIDIAs GPU-Architekturen und Compute Capability navigieren

Die folgende Tabelle bietet einen prägnanten Überblick über aktuelle und zukünftige NVIDIA GPU-Architekturen und ihre entsprechenden Compute Capabilities. Sie kategorisiert GPUs in Rechenzentrums-, Workstation-/Consumer- und Jetson-Plattformen und veranschaulicht die Breite des NVIDIA-Angebots.

| ### Compute Capability | ### Rechenzentrum | ### Workstation/Endverbraucher | ### Jetson |
| --- | --- | --- | --- |
| 12.1 | | NVIDIA GB10 (DGX Spark) | |
| 12.0 | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition<br/>NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition<br/>NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell<br/>NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell<br/>NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell<br/>NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition<br/>NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell<br/>GeForce RTX 5090<br/>GeForce RTX 5080<br/>GeForce RTX 5070 Ti<br/>GeForce RTX 5070<br/>GeForce RTX 5060 Ti<br/>GeForce RTX 5060<br/>GeForce RTX 5050 | |
| 11.0 | | | Jetson T5000<br/>Jetson T4000 |
| 10.3 | NVIDIA GB300<br/>NVIDIA B300 | | |
| 10.0 | NVIDIA GB200<br/>NVIDIA B200 | | |
| 9.0 | NVIDIA GH200<br/>NVIDIA H200<br/>NVIDIA H100 | | |
| 8.9 | NVIDIA L4<br/>NVIDIA L40<br/>NVIDIA L40S | NVIDIA RTX 6000 Ada<br/>NVIDIA RTX 5000 Ada<br/>NVIDIA RTX 4500 Ada<br/>NVIDIA RTX 4000 Ada<br/>NVIDIA RTX 4000 SFF Ada<br/>NVIDIA RTX 2000 Ada<br/>GeForce RTX 4090<br/>GeForce RTX 4080<br/>GeForce RTX 4070 Ti<br/>GeForce RTX 4070<br/>GeForce RTX 4060 Ti<br/>GeForce RTX 4060<br/>GeForce RTX 4050 | |
| 8.7 | | | Jetson AGX Orin<br/>Jetson Orin NX<br/>Jetson Orin Nano |
| 8.6 | NVIDIA A40<br/>NVIDIA A10<br/>NVIDIA A16<br/>NVIDIA A2 | NVIDIA RTX A6000<br/>NVIDIA RTX A5000<br/>NVIDIA RTX A4000<br/>NVIDIA RTX A3000<br/>NVIDIA RTX A2000<br/>GeForce RTX 3090 Ti<br/>GeForce RTX 3090<br/>GeForce RTX 3080 Ti<br/>GeForce RTX 3080<br/>GeForce RTX 3070 Ti<br/>GeForce RTX 3070<br/>GeForce RTX 3060 Ti<br/>GeForce RTX 3060<br/>GeForce RTX 3050 Ti<br/>GeForce RTX 3050 | |
| 8.0 | NVIDIA A100<br/>NVIDIA A30 | | |
| 7.5 | NVIDIA T4 | QUADRO RTX 8000<br/>QUADRO RTX 6000<br/>QUADRO RTX 5000<br/>QUADRO RTX 4000<br/>QUADRO RTX 3000<br/>QUADRO T2000<br/>NVIDIA T1200<br/>NVIDIA T1000<br/>NVIDIA T600<br/>NVIDIA T500<br/>NVIDIA T400<br/>GeForce GTX 1650 Ti<br/>NVIDIA TITAN RTX<br/>GeForce RTX 2080 Ti<br/>GeForce RTX 2080<br/>GeForce RTX 2070<br/>GeForce RTX 2060 | |

*Hinweis: Für ältere GPUs verweisen wir auf die offizielle NVIDIA-Dokumentation zur Legacy CUDA GPU Compute Capability.*

Diese Tabelle zeigt die Entwicklung von Architekturen wie Turing (CC 7.5) und Ampere (CC 8.0/8.6) hin zur Spitzentechnologie Hopper (CC 9.0), Ada Lovelace (CC 8.9) und der allerneuesten Blackwell (CC 12.0/12.1). Jeder Sprung in der Compute Capability bedeutet neue Optimierungen für spezifische Workloads, erhöhte Speicherbandbreite und oft einen effizienteren Stromverbrauch für ein gegebenes Leistungsniveau.

## Leistungsimplikationen für KI- und Maschinelles Lernen-Workloads

Für KI- und Maschinelles Lernen-Praktiker ist die Compute Capability ein direkter Indikator für das Leistungspotenzial. Höhere CC-Versionen sind gleichbedeutend mit:

*   **Fortschrittliche Tensor Cores**: GPUs mit neueren CCs (z.B. 8.0+ für Ampere und später) verfügen über hochoptimierte Tensor Cores, die Matrixmultiplikationen beschleunigen können, welche grundlegend für Deep Learning sind. Dies führt zu deutlich schnelleren Trainingszeiten für große neuronale Netze.
*   **Größere Speicherbandbreite und Kapazität**: Moderne Architekturen mit höherer CC bieten typischerweise massive Verbesserungen bei der Speicherbandbreite (z.B. HBM3 bei Hopper) und größere Speicherkapazitäten, die für die Verarbeitung riesiger Datensätze und Modelle wie Large Language Models entscheidend sind.
*   **Neue Befehlssätze**: Jede Architektur-Generation führt spezialisierte Befehle ein, die von CUDA genutzt werden können, um Operationen effizienter auszuführen, was sich direkt auf die Geschwindigkeit komplexer KI-Berechnungen auswirkt.
*   **Verbesserte Multi-GPU-Skalierbarkeit**: Rechenzentrums-GPUs mit hoher CC sind für die nahtlose Skalierung über mehrere Einheiten hinweg konzipiert, was das Training von Modellen ermöglicht, das auf einzelnen GPUs unmöglich wäre.

Beispielsweise ist die Hopper-Architektur (CC 9.0), die in den H100- und GH200-GPUs zu finden ist, für extreme KI-Leistung konzipiert und bietet unübertroffene Geschwindigkeit für generative KI und Exascale-Computing. In ähnlicher Weise verschiebt die neueste Blackwell-Generation (CC 12.0/12.1) diese Grenzen noch weiter und verspricht einen weiteren Effizienz- und Leistungssprung für die anspruchsvollsten KI-Workloads. Diese Fortschritte sind entscheidend für den kontinuierlichen Fortschritt der KI, da sie es Forschern ermöglichen, komplexere Modelle zu erforschen und zuvor unlösbare Probleme zu lösen, was zum Gesamtbestreben beiträgt, [KI für alle zu skalieren](/de/scaling-ai-for-everyone).

## Die Zukunft mit CUDA und sich entwickelnder GPU-Technologie gestalten

Der Entwicklungspfad von NVIDIAs GPUs, wie er sich in ihrer steigenden Compute Capability widerspiegelt, ist einer unermüdlichen Innovation. Da KI-Modelle an Komplexität zunehmen und Datenvolumen expandieren, wird der Bedarf an leistungsfähigerer, effizienterer und spezialisierterer Hardware immer dringlicher. Zukünftige Architekturen werden zweifellos weiterhin die Grenzen verschieben und noch größere parallele Verarbeitungsfähigkeiten sowie intelligentere Hardware-Beschleuniger bieten.

Für Entwickler ist es entscheidend, mit diesen Fortschritten Schritt zu halten und die Implikationen neuer Compute Capabilities zu verstehen, um hochmoderne, leistungsstarke Anwendungen zu schreiben. Ganz gleich, ob Sie neue KI-Algorithmen auf einem Rechenzentrumscluster entwickeln oder intelligente Agenten auf einem eingebetteten Jetson-Gerät bereitstellen, CUDA und die zugrunde liegende Compute Capability der GPU-Architektur werden der Schlüssel zu Ihrem Erfolg bleiben.

Um Ihre Reise mit GPU-beschleunigtem Computing zu beginnen oder Ihre bestehenden Projekte zu verbessern, ist der erste Schritt die Nutzung der leistungsstarken Tools, die NVIDIA bereitstellt.

[CUDA Toolkit herunterladen](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) | [CUDA-Dokumentation](https://docs.nvidia.com/cuda/)

Originalquelle

https://developer.nvidia.com/cuda/gpus

Häufig gestellte Fragen

What is NVIDIA Compute Capability (CC) and why is it important?
NVIDIA Compute Capability (CC) is a version number that defines the hardware features and instruction sets available on a specific NVIDIA GPU architecture. It is crucial for developers because it dictates which CUDA features, programming models, and performance optimizations can be leveraged. A higher Compute Capability generally indicates a more advanced architecture with greater parallel processing power, improved memory management, and specialized hardware units like Tensor Cores, which are vital for accelerating AI, deep learning, and scientific computing tasks. Understanding your GPU's CC ensures compatibility and optimal performance for CUDA applications, preventing potential runtime errors or inefficient execution.
How does Compute Capability relate to NVIDIA GPU architectures like Blackwell or Hopper?
Compute Capability is directly tied to NVIDIA's GPU architectures. Each new architecture, such as Blackwell, Hopper (CC 9.0), Ada Lovelace (CC 8.9), or Ampere (CC 8.0/8.6), introduces advancements that are reflected in a new or updated Compute Capability version. For instance, the Blackwell architecture, featuring CC 12.0 and 12.1, represents NVIDIA's latest generation, bringing significant leaps in AI and HPC performance through enhanced Tensor Cores, improved floating-point precision, and more efficient data movement. Developers can use the CC number to determine the specific hardware capabilities and instruction sets available on a given GPU, ensuring their CUDA code can fully utilize the underlying architecture's potential.
What are the key differences between Data Center, Workstation, and Jetson GPUs in terms of Compute Capability?
While all NVIDIA GPUs share the concept of Compute Capability, their target markets – Data Center, Workstation/Consumer, and Jetson – often reflect different priorities in their CC and associated features. Data Center GPUs (e.g., H100, GB200) typically feature the highest CC, prioritizing raw compute power, memory bandwidth, multi-GPU scalability, and reliability for large-scale AI training, HPC, and cloud workloads. Workstation/Consumer GPUs (e.g., RTX 4090, RTX PRO 6000) also boast high CC, offering strong performance for professional content creation, AI development on a smaller scale, and gaming. Jetson GPUs (e.g., Jetson AGX Orin, Jetson T5000) focus on edge AI, embedded systems, and robotics, providing efficient performance at lower power consumption, with CC levels tailored for on-device inference and smaller model deployment.
Does a higher Compute Capability always mean better performance for all tasks?
Generally, a higher Compute Capability indicates a more advanced and powerful GPU architecture, which often translates to better performance, especially for compute-intensive tasks like AI training, scientific simulations, and rendering. Newer CC versions introduce specialized hardware (e.g., faster Tensor Cores), improved memory subsystems, and more efficient instruction sets. However, 'better performance' is context-dependent. For applications that don't heavily utilize the advanced features of a higher CC (e.g., older CUDA code, basic graphics tasks), the performance difference might be less pronounced compared to a GPU with a slightly lower, but still robust, CC. Also, overall system configuration (CPU, RAM, storage) and software optimization play significant roles alongside CC.
How can developers effectively leverage Compute Capability information for their CUDA projects?
Developers can leverage Compute Capability information by targeting their CUDA code to specific CC versions to maximize performance and ensure compatibility. Understanding the CC of the target GPU allows them to utilize features like specific precision modes (e.g., FP64, TF32), Tensor Core operations, or architectural optimizations that might not be available on older GPUs. CUDA provides mechanisms like `__CUDA_ARCH__` macros to compile different code paths for different CC versions, enabling fine-grained control and performance tuning. This ensures that their applications either run efficiently on the latest hardware or gracefully degrade to compatible features on older GPUs, providing a robust and optimized user experience across NVIDIA's diverse GPU landscape.
Where can I find the Compute Capability for my NVIDIA GPU and get started with CUDA?
You can find the Compute Capability for your specific NVIDIA GPU in the table provided in this article, or by checking NVIDIA's official developer documentation, typically under the CUDA Programming Guide appendices. NVIDIA also provides tools like `deviceQuery` as part of the CUDA Samples, which, when compiled and run on your system, will output detailed information about your GPU, including its Compute Capability. To get started with CUDA development, the first step is to download the appropriate CUDA Toolkit from NVIDIA's developer website. The toolkit includes the compiler, libraries, debugging tools, and documentation needed to write, optimize, and deploy GPU-accelerated applications.

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