1650cuda算力

1. 1650顯卡夠用嗎

GTX1650顯卡性能在上一代的GTX1050ti和1060之間，整體能效比又有一定的進步，移動版1650相比桌面版只是頻率有所下降，總體性能幾乎相當，可以說是非常適合筆記本電腦的顯卡，不僅有一定的游戲性能，而且用來繪圖和剪輯視頻也完全沒問題。

GeForce GTX 1650顯卡擁有1024個Shaders單元、32個光柵單元以及85個紋理單元，搭配有4GB容量、128Bit位寬的GDDR5顯存。GPU默認頻率為1395MHz，Boost頻率為1560MHz，Fire Strike的成績大約為6800分左右，Time Spy的成績大約為2500分左右，這樣的性能完全能滿足大部分游戲性能需求。

對於繪圖和剪輯這類專業應用而言，GTX1650因為使用了最新的圖靈架構和cuda計算單元，所以可以在許多支持cuda加速的軟體中獲得更強的性能表現，像常用的PS和PR最新版都可以支持cuda顯卡加速，從而加快我們的工作效率，當然，除了顯卡以外，最好也配備一顆4-6核的主流CPU和不低於16G的內存，這樣才能充分保證繪圖和視頻剪輯時的性能。

2. 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 

3. gtx1650支持深度學習嗎

支持。

GTX 1650基於圖靈架構的小核心12nm TU117，桌面896個流處理器，筆記本1024個流處理器，搭配128-bit 4GB GDDR5顯存，功耗在桌面上60-80W，筆記本上35-50W。

除了繼續精簡流處理器和顯存，並且不支持光線追蹤、DLSS深度學習抗鋸齒(至少目前沒有說會開放)，GTX 1650其實還偷偷地在多媒體編碼上縮了水。

(3)1650cuda算力擴展閱讀

卷積運算受計算速度的約束比較大。因此，要衡量GPU運行ResNets等卷積架構的性能，最佳指標就是FLOPs。張量核心可以明顯增加FLOPs。Transformer中用到的大型矩陣乘法介於卷積運算和RNN的小型矩陣乘法之間，16位存儲、張量核心和TFLOPs都對大型矩陣乘法有好處，但它仍需要較大的顯存帶寬。

需要特別注意，如果想藉助張量核心的優勢，一定要用16位的數據和權重，避免使用RTX顯卡進行32位運算！GPU和TPU的標准性能數據，值越高代表性能越好。RTX系列假定用了16位計算，Word RNN數值是指長度<100的段序列的biLSTM性能。