cuda預留算力

Ⅰ 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

Ⅱ CUDA運算速度和顯卡CUDA核心數量關系大嗎

CUDA運算速度和顯卡CUDA核心數量關系是比較大的，CUDA運算速度和核心頻率有關，而CUDA核心數量則決定了顯卡的計算力的強弱。

CUDA是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員可以使用C語言來為CUDA架構編寫程序，所編寫出的程序可以在支持CUDA的處理器上以超高性能運行。

CUDA是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPU解決方案，提供了硬體的直接訪問介面。

而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源，從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。

Ⅲ cuda 計算力查看

原文鏈接： https://www.cnblogs.com/wmr95/articles/8846749.html

序號名稱值解釋

1Detected 1 CUDA Capable device(s)1檢測到1個可用的NVIDIA顯卡設備

2Device 0: "GeForce 930M"GeForce 930M當前顯卡型號為" GeForce 930M "

3CUDA Driver Version / Runtime Version7.5/7.5CUDA驅動版本

4 CUDA Capability Major/Minor version number 5.0CUDA設備支持的計算架構版本，即計算能力，該值越大越好

5 Total amount of global memory 4096MbytesGlobal memory全局存儲器的大小。使用CUDA RUNTIME API調用函數cudaMalloc後，會消耗GPU設備上的存儲空間，合理分配和釋放空間避免程序出現crash

6 (3) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP 384 CUDA Cores3個流多處理器（即SM），每個多處理器中包含128個流處理器，共384個CUDA核

7GPU Max Clock rate941 MHzGPU最大頻率

8Memory Clock rate900 MHz顯存的頻率

9Memory Bus Width64-bit

10L2 Cache Size1048576 bytes

11Maximum Texture Dimension Size (x, y, z)1D=(65535)

2D=(65535, 65535)

3D=(4096,4096,4096)

12Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers1D=(16384),2048 layers

13Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers2D=(16384,16384), 2048 layers

14 Total amount of constant memory 65535 bytes常量存儲器的大小

15 Total amount of shared memory per block 49152 bytes共享存儲器的大小，共享存儲器速度比全局存儲器快；多處理器上的所有線程塊可以同時共享這些存儲器

16Total number of registers available per block65535

17 Warp Size 32Warp，線程束，是SM運行的最基本單位，一個線程束含有32個線程

18 Maximum number of threads per multiprocessor 2048一個SM中最多有2048個線程，即一個SM中可以有2048/32=64個線程束Warp

19 Maximum number of threads per block 1024一個線程塊最多可用的線程數目

20 Max dimension size of a thread block (x, y, z) (1024,1024,64)ThreadIdx.x<=1024,

ThreadIdx.y<=1024,

ThreadIdx.z<=64

Block內三維中各維度的最大值

21 Max dimension size of a grid size  (x, y, z)(2147483647,65535,65535)Grid內三維中各維度的最大值

22Maximum memory Pitch2147483647 bytes顯存訪問時對齊時的pitch的最大值

23Texture alignment512 bytes紋理單元訪問時對其參數的最大值

24Concurrent and kernel executionYes with 1 engine(s)

25Run time limit on kernelsYes

26Integrated GPU sharing Host MemoryNo

27Support host page-locked memory mappingYes

28Alignment requirement for SurfacesYes

29Device has ECC supportDisabled

30其他 

Ⅳ 如何釋放cuda算力

計算侍乎可讓您在深度學習、嵌入式視覺、雷達等領域加速計算密集型演算法。藉助 GPU Coder™，您可以通過為 NVIDIA® GPU（比如 NVIDIA DRIVE、Jetson 及 Tesla®）自動生成優化的 CUDA 代碼，加速現有 MATLAB® 演算法。

下載此白皮書，了解如何從 MATLAB 中開發的演算法生成優化的 CUDA 代碼：

准備 MATLAB 代碼以便生成 GPU 代碼
在 NVIDIA GPU 上生成、測試和部署生成的 CUDA 代碼
優化代碼提高性能
白皮書通過一個基於深度學習的交通信號檢測為例，展示了工作流程。白皮書還提供了老遲悉旦賀與其他深度學習框架相比，從 MATLAB GPU Coder 生成 CUDA 代碼的性能基準。

Ⅳ gtx 1660 的cuda計算能力是多少

當然支持。之前持續跑了一個星期tensorflow，任務管理器可以看到Cuda佔有率100%，電費都多了20塊錢。
tensorflow顯示GTX 1660的計算能力為7.5。應該沒這么高，估計6.1。
使用其GPU計算1000萬的矩陣乘法，速度大概是CPU( i59代) 的200倍。

Ⅵ 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

Ⅶ intel i7-11700F CUDA核心5889嗎

不是。inteli7-11700F最大主睿頻頻率490GHz，次睿頻是360GHz，其中CUDA的核心數是6000算力，不是5889。

Ⅷ cuda核心數量有什麼用

cuda核心數量越多運算速度就會越快。

同樣架構下，運算速度和核心數量等比例遞增，Cuda核心裏面有運算器，例如一個Float32浮點運算器，1000個核心，1G主頻，則FP32的算力為1T Flops，就是這么簡單。

新的架構下：

1、Float的運算器可能是 64位的，可以實現雙精度計算，在單精度上翻倍。

2、新的Tensor Core運算器支持FP16、INT8、INT4的計算能力，速度等比例翻倍。

3、新的Tensor Core可以支持4*4 個運算在一個時鍾周期內完成，性能翻16倍數，Cuda Core和Tensor Core是不同的硬體單元，計算性能累加。

中央處理器（central processing unit，簡稱CPU）作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元。CPU自產生以來，在邏輯結構、運行效率以及功能外延上取得了巨大發展。

CPU出現於大規模集成電路時代，處理器架構設計的迭代更新以及集成電路工藝的不斷提升促使其不斷發展完善。

從最初專用於數學計算到廣泛應用於通用計算，從4位到8位、16位、32位處理器，最後到64位處理器，從各廠商互不兼容到不同指令集架構規范的出現，CPU 自誕生以來一直在飛速發展。

馮諾依曼體系結構是現代計算機的基礎。在該體系結構下，程序和數據統一存儲，指令和數據需要從同一存儲空間存取。

經由同一匯流排傳輸，無法重疊執行。根據馮諾依曼體系，CPU的工作分為以下 5 個階段：取指令階段、指令解碼階段、執行指令階段、訪存取數和結果寫回。

Ⅸ GPU的浮點運算能力為什麼會如此恐怖

它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA™架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序於是就可以在支持CUDA™的處理器上以超高性能運行。 將來還會支持其它語言，包括FORTRAN以及C++。

隨著顯卡的發展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia顯卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合並行計算，而且數值計算的速度遠遠優於CPU。

CUDA的SDK中的編譯器和開發平台支持Windows、Linux系統，可以與Visual Studio2005集成在一正輪起。

目前這項技術處在起步階段，僅支持32位系統，編譯器不支持雙精檔搭度數據舉蠢信等問題要在晚些時候解決。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬體的直接訪問介面，而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。

在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源，從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA採用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力，使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。

Ⅹ 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。