⑴ 2022-01-21 查看顯卡算力
筆者GeForce RT 710顯卡，裝的是792版本驅動，查看GPU信息，提示支持到CUDA11.4，遂裝了11.4版本的CUDA，
首先驗證CUDA環境是安裝成功的
但是在安裝paddle後，執行paddle驗證函數時，提示錯誤
查資料說是顯卡算力不足。
在NVIDIA網站查看顯卡對應的算力表： https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute
也可以在執行Python腳本獲取顯卡算力信息
⑵ gpu計算能力1.0是什麼意思
計算能力是Nvidia公司在發布CUDA（統一計算架構，Compute Unified Device Architecture，一種對GPU進行編程的語言，類似於C語言對CPU進行編程）時提出的一個概念。因為顯卡本身是一個浮點計算晶元，可以作為計算卡使用，所以顯卡就具有計算能力。不同的顯卡具有不同的計算能力，為了以示區分，Nvidia就在不同時期的產品上提出了相應版本的計算能力x.x。計算能力1.0出現在早期的圖形卡上，例如，最初的8800 Ultras和許多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，與這些顯卡相應發布的是CUDA1.0。今天計算能力1.0已經被市場淘汰了。此後還有計算能力1.1，這個出現在許多9000系列圖形卡上。計算能力1.2與GT200系列顯卡一起出現，而計算能力1.3是從GT200升級到GT200 a/b修訂版時提出的。再往後還有計算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新發布的版本是計算能力6.1，由最新的帕斯卡架構顯卡所支持，同時CUDA版本也更新到CUDA8.0。
對於普通用戶無需關心顯卡的計算能力，只有GPU編程人員在編寫CUDA程序，對GPU的計算進行開發時才關心這個問題。只要知道自己電腦所帶的顯卡型號就能查詢到相應的計算能力，這里貼上官方網址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
⑶ Nvidia顯卡可以用來挖礦嗎哪個型號的卡劃算
顯卡可以挖eth以太坊，挖礦效率由顯卡算力決定，目前算力最高的顯卡是RTX3090。算力性價比最高的顯卡是RTX3060Ti，但是性價比僅限於原價顯卡，現在的顯卡已經沒有原價的了，原價3000的RTX3060Ti現在已經6000多了，而且還很難買到。
⑷ 8192cuda 性能強悍 NV公布7nm安培A100gpu 還想彎道超車
如約而至，NVIDIA 昨天以線上發布錄制視頻的方式帶來了 GTC 2020 主題演講，這次，沒有舞台、沒有大屏幕背景，此次的重點就是介紹 NVIDIA 基於全新安培架構，面向 HPC 領域的 A100 GPU，適用於科學計算、數據分析、雲圖形等高性能計算。
基於 AMPERE (安培) 架構的 A100 GPU 採用台積電 7nm 工藝打造，核心面積 826m㎡，晶體管數量高達恐怖的 542 億，是 Volta GV100 GPU 的 2.5 倍還多，後者採用的是台積電 12nm 工藝，面積為 815m㎡，晶體管數量為 211 億，由此可見台積電 7nm 工藝的提升之大。
完整的 AMPERE A100 GPU 擁有 128 組SM，每組 64 個 CUDA FP32 核心、32 個 FP64 CUDA 核心、4 個第三代 Tensor 核心、12x 512-bit 顯存介面、支持 6 個 HBM 顯存堆棧，由於並非為 游戲 領域設計，所以 A100 GPU 沒有 RT 核心。
完整的 A100 共計有 8192 個 FP32 CUDA 核心，4096 個 FP64 CUDA 核心 、512 個 Tensor 核心、6144-bit 顯存位寬、最高可支持 48GB HBM 顯存，另外 AMPERE A100 GPU 將支持 PCIe 4.0 連接。
不過，新一代 Tesla A100 計算卡沒有用上完整的 128 組 SM，只有啟用了 108 組，共計 6912 個 CUDA 核心，432 個 Tensor 核心，配備 40GB 顯存，顯存位寬也縮減為 5120-bit，即便如此，該卡的 TDP 也高達400W，名副其實的電老虎。
強大的規模使得 A100 成為 NVIDIA 目前最快的 GPU，其中第三代 Tensor 內核提供了一種新的混合 FP32 格式，稱為 TF32（Tensor Float 32) 對於使用 TF32 的工作負載，A100 可以在單個晶元中提供 312 TFLOPS 的算力，比 V100 的 15.7 TFLOPS 的 FP32 性能快 20 倍，但這並不是一個完全公平的比較，因為 TF32 與 FP32 並不完全相同。
相比上一代，NVIDIA Ampere架構的A100將性能提升了20倍。A100的五大關鍵特性包括：
以上這些特性促成了A100性能的提升：與NVIDIA上一代的Volta架構相比，訓練性能提高了6倍，推理性能提高了7倍。
此外 NVIDIA 還推出了基於 AMPERE A100 打造的 DGX A100 系統，內置 8 塊基於 A100 GPU 的 Tesla A100 計算卡，總顯存容量高達 320GB (每卡40GB)，可提供 5 Petaflops 的 AI 性能，以及 10 Petaops 的 INT8 性能。
這次，NVIDIA 選擇了與 AMD 合作，在 DGX A100 系統上使用了 AMD EPYC 7742 處理器，該處理器具備高達 64 核心 128 線程，基礎頻率 2.25GHz，加速頻率 3.4GHz，每個 DGX A100 使用兩個，共計 128 核心和 256 線程，另外該系統還具備高達 1TB DDR4 內存，15TB 的 U.2 NVMe SSD 以及 2 個 1.92TB 的 M.2 NVMe SSD，8 個 Mellanox HDR(Infiniband) 額定 200Gb/s 的網路埠。
NVIDIA DGX-A100 系統現已開始供貨，起價為 199,000 美元。
⑸ nvidia顯卡和CUDA版本關系
CUDA capability sm_86：算力8.6
上面表面上是說PyTorch，實際上是PyTorch依賴的CUDA版本的問題
翻譯一下就是：RTX 3080的算力是8.6，但是當前的PyTorch依賴的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、6.1、7.0、7.5及3.7以下
https://docs.nvidia.com/cuda/ampere-compatibility-guide/index.html#application-compatibility-on-ampere
翻譯一下就是：
算力7.0的顯卡可以在支持最高算力7.5的CUDA版本下運行，但是算力7.5的顯卡不可以在支持最高算力7.0的CUDA版本下運行
同理算力8.x的顯卡不可以在支持最高算力7.x的CUDA版本下運行
直接用最新版本的cuda，肯定就可以讓所有顯卡都可以用
缺點：pytorch不一定支持最新版本的CUDA
如上圖，pytorch支持最新版本的CUDA為11.1，但是CUDA最新版本為11.2，裝了CUDA11.2就用不了pytorch
看CUDA文檔
https://docs.nvidia.com/cuda/ampere-compatibility-guide/index.html#building-ampere-compatible-apps-using-cuda-10-0
CUDA10.x最高支持算力7.x
另一種理解CUDA10.x支持Volta伏打架構和Turing圖靈架構的顯卡
https://docs.nvidia.com/cuda/ampere-compatibility-guide/index.html#building-ampere-compatible-apps-using-cuda-11-0
CUDA11.0最高支持算力8.0（註：這感覺應該是8.x）
另一種理解CUDA11.0支持Ampere安培架構的顯卡
https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute
https://blog.csdn.net/weixin_43751285/article/details/109648689
⑹ 英偉達秀全球最大GPU，黃仁勛從烤箱里拿出的產品果然「爆了」
SegmentFault 思否報道丨公眾號：SegmentFault
是他，還是那個男人，那個熟悉的皮夾克。
5 月 14 日 晚，黃仁勛在廚房召開了英偉達 GTC 2020 線上發布會。由於新冠病毒疫情影響，英偉達原計劃的現場活動被迫取消，定於 3 月 24 日通過媒體發布的新聞稿也未見蹤影。千呼萬喚中，黃仁勛終於在烤箱前和大家見面了。
本屆 GTC 從預熱開始就不走尋常路，黃仁勛在大會前一天曬出了自己從烤箱里拿出了 全新的安培（Ampere）架構 GPU NVIDIA A100 。
令人頗感意外的是，雖然無法舉辦線下活動，英偉達竟然連線上直播都懶得辦，直接播放了黃仁勛在自家廚房裡錄制的視頻完成了新品發布。果然是手裡有「硬貨」就不在乎形式了。
英偉達的首款安培架構 GPU 可以算「史上最強」了，基於 7nm 工藝製程，擁有 540 億晶體管，面積為826mm²，與 Volta 架構相比性能提升了 20 倍 ，既可以做訓練也可以做推理。
NVIDIA A100 具有 TF32的第三代 Tensor Core 核心，能在不更改任何代碼的情況下將 FP32 精度下的 AI 性能提高 20倍，達到19.5萬億次/秒 。
多實例 GPU-MG 可將單個 A100 GPU 分割為 7 個獨立的 GPU，根據任務不同提供不同的計算力，實現最佳利用率和投資回報率的最大化。
NVIDIA A100 新的效率技術利用了AI數學固有的稀疏性，優化之後性能提升了一倍。
英偉達將 NVIDIA A100 的特性總結為以下 5 點：
黃仁勛說：「Ampere架構的突破性設計為英偉達第八代GPU提供了迄今為止最大的性能飛躍， 集 AI 訓練和推理於一身，並且其性能相比於前代產品提升了高達 20 倍 。這是有史以來首次，可以在一個平台上實現對橫向擴展以及縱向擴展的負載的加速。A100 將在提高吞吐量的同時，降低數據中心的成本。」
NVIDIA A100 是第一個基於 NVIDIA 安培架構的 GPU，提供了在 NVIDIA 八代 GPU 里最大的性能提升，它還可用於數據分析，科學計算和雲圖形，並已全面投產並交付給全球客戶。
全球 18 家領先的服務提供商和系統構建商正在將 NVIDIA A100 整合到他們的服務和產品中，其中包括阿里雲、AWS、網路雲、思科、Dell Technologies、Google Cloud、HPE、Microsoft Azure和甲骨文。
黃仁勛還介紹了基於 NVIDIA A100 的第三代 AI 系統 DGX-A100 AI。DGX-A100 AI 是世界上第一台單節點 AI 算力達到 5 PFLOPS 的伺服器 ，每台 DGX A100 可以分割為多達 56 個獨立運行的實例，還集合了 8 個 NVIDIA A100 GPU，每個 GPU 均支持 12 路 NVLink 互連匯流排。
據了解，與其他高端 CPU 伺服器相比，DGXA100 的 AI 計算性能高 150 倍、內存帶寬高 40 倍、IO 帶寬高 40 倍。
黃仁勛說：「AI已經被應用到雲計算、 汽車 、零售、醫療等眾多領域，AI演算法也正變得越來越復雜和多樣。ResNet模型的算力需求從2016年到現在已經增加了3000倍，我們需要更好的解決方案。」
如此強大的 DGX-A100 AI 售價自然也不便宜，標價 19.9 萬美元，約合人民幣 141 萬元。
此外，黃仁勛還提到了英偉達新一代 DGXSuper POD 集群，由 140 台DGXA100系統組成，AI算力達 700 Petaflops，相當於數千台伺服器的性能 。
據了解，首批 DGXSuper POD 將部署在美國能源部阿貢國家實驗室，用於新冠病毒疫情相關的研究。
除了以上兩款重磅產品，黃仁勛還宣布推出了 NVIDIA Merlin，這是一個用於構建下一代推薦系統的端到端框架，該系統正迅速成為更加個性化互聯網的引擎。Merlin將創建一個 100 TB 數據集推薦系統所需的時間從四天減少到 20 分鍾。
英偉達此次還推出了眾多 AI 領域相關產品，包括 乙太網智能網卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC、EGX 邊緣 AI 平台和一系列軟體更新擴展。
1.乙太網智能網卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC
ConnectX-6 Lx 是業界首個為 25Gb/s 優化的安全智能網卡，可提供兩個 25Gb/s 埠或一個 50Gb/s 埠。
2.EGX 邊緣 AI 平台
EGX Edge AI 平台是首款基於 NVIDIA 安培架構的邊緣 AI 產品，可接收高達 200Gbps 的數據，並將其直接發送到 GPU 內存進行 AI 或 5G 信號處理。
3.Spark 3.0
英偉達還宣布在 Spark 3.0 上支持 NVIDIA GPU 加速，基於 RAPIDS 的 Spark 3.0，打破了提取，轉換和載入數據的性能基準。它已經幫助 Adobe Intelligent Services 將計算成本降低了90％。
4.NVIDIA Jarvis
黃仁勛在發布會中詳細介紹了 NVIDIA Jarvis，這是一個新的端到端平台，可以充分發揮英偉達 AI 平台的強大功能，創建實時多模態對話式 AI。
5.Misty 交互 AI
現場演示中，一個名為 Misty 的 AI系統展示了實時理解並回答一系列有關天氣的復雜問題的交互過程。
自動駕駛方面，英偉達也將安培架構嵌入了新的 NVIDIA DRIVE 平台。據了解，小馬智行、法拉第未來等自動駕駛企業已宣布採用 NVIDIA DRIVE AGX 計算平台。
英偉達的 NVIDIA Isaac 軟體定義的機器人平台還將用於寶馬集團工廠。英偉達機器人技術全球生態系統涵蓋配送、零售、自主移動機器人、農業、服務業、物流、製造和醫療保健各個行業。
英偉達這場時隔 3 年的發布會可謂誠意滿滿，首次推出的安培架構給足了驚喜，性能提升 20 倍的 NVIDIA A100 GPU 可謂性能飛躍。
雖然發布會並不是現場直播，但依舊爆點十足。一台就比千台強的 DGX-A100 AI 也印證了黃仁勛那就經典名言「買的越多，賺的越多」。英偉達的 AI 解決方案已經覆蓋了各行各業，強大的 AI 生態正在形成。
中國工程院院士倪光南曾表示：「晶元設計門檻極高，只有極少數企業能夠承受中高端晶元研發成本，這也制約了晶元領域創新。」
英偉達在本屆 GTC 上推出的安培架構和基於此的一系列 AI 平台無一部顯示了一個 AI 晶元巨頭的實力，又一次樹立了性能標桿。
根據 Gartner 的預測數據 ，未來 5 年內全球人工智慧晶元市場規模將呈飆升趨勢 ，自 2018 年的 42.7 億美元 ，升高至 343 億美元 ，增長已超過 7 倍，可見 AI 晶元市場有較大增長空間。
盡管與西方發達國家相比，中國的 AI 晶元研發還存在一定差距，但過去兩年中，中國 AI 晶元初創企業已獲得了數億美元的資金。華為等公司也開發了令人印象深刻的晶元設計。
但晶元開發極具復雜性，中國人才的短缺以及缺乏多家全球銷售排名前 15 位的中國半導體公司的情況表明，中國仍需要取得重大進展，才能在半導體領域與美國匹敵。