cuda算力獲取

❶ 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 

❷ 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。

❸ amd顯卡在哪裡看算力

首先您可以在移動設備端查詢相關官網是否有對應型號，然後匹配進行查詢，咨詢幫助如果官網上沒有對應的型號，但是自身顯卡確認支持CUDA，那麼可以根據如下方式查看：找到安裝目錄：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.2extrasdemo_suite然後使用Win+R，輸入cmd打開終端，切換到上面目錄，運行deviceQuery.exe即可查到

❹ 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。