cuda预留算力

Ⅰ 2022-01-21 查看显卡算力

笔者GeForce RT 710显卡，装的是792版本驱动，查看GPU信息，提示支持到CUDA11.4，遂装了11.4版本的CUDA，

首先验证CUDA环境是安装成功的

但是在安装paddle后，执行paddle验证函数时，提示错误

查资料说是显卡算力不足。

在NVIDIA网站查看显卡对应的算力表： https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute

也可以在执行Python脚本获取显卡算力信息

Ⅱ CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗

CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系是比较大的，CUDA运算速度和核心频率有关，而CUDA核心数量则决定了显卡的计算力的强弱。

CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。

CUDA是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口。

而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。

Ⅲ cuda 计算力查看

原文链接： https://www.cnblogs.com/wmr95/articles/8846749.html

序号名称值解释

1Detected 1 CUDA Capable device(s)1检测到1个可用的NVIDIA显卡设备

2Device 0: "GeForce 930M"GeForce 930M当前显卡型号为" GeForce 930M "

3CUDA Driver Version / Runtime Version7.5/7.5CUDA驱动版本

4 CUDA Capability Major/Minor version number 5.0CUDA设备支持的计算架构版本，即计算能力，该值越大越好

5 Total amount of global memory 4096MbytesGlobal memory全局存储器的大小。使用CUDA RUNTIME API调用函数cudaMalloc后，会消耗GPU设备上的存储空间，合理分配和释放空间避免程序出现crash

6 (3) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP 384 CUDA Cores3个流多处理器（即SM），每个多处理器中包含128个流处理器，共384个CUDA核

7GPU Max Clock rate941 MHzGPU最大频率

8Memory Clock rate900 MHz显存的频率

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常量存储器的大小

15 Total amount of shared memory per block 49152 bytes共享存储器的大小，共享存储器速度比全局存储器快；多处理器上的所有线程块可以同时共享这些存储器

16Total number of registers available per block65535

17 Warp Size 32Warp，线程束，是SM运行的最基本单位，一个线程束含有32个线程

18 Maximum number of threads per multiprocessor 2048一个SM中最多有2048个线程，即一个SM中可以有2048/32=64个线程束Warp

19 Maximum number of threads per block 1024一个线程块最多可用的线程数目

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

ThreadIdx.y<=1024,

ThreadIdx.z<=64

Block内三维中各维度的最大值

21 Max dimension size of a grid size  (x, y, z)(2147483647,65535,65535)Grid内三维中各维度的最大值

22Maximum memory Pitch2147483647 bytes显存访问时对齐时的pitch的最大值

23Texture alignment512 bytes纹理单元访问时对其参数的最大值

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 如何释放cuda算力

计算侍乎可让您在深度学习、嵌入式视觉、雷达等领域加速计算密集型算法。借助 GPU Coder™，您可以通过为 NVIDIA® GPU（比如 NVIDIA DRIVE、Jetson 及 Tesla®）自动生成优化的 CUDA 代码，加速现有 MATLAB® 算法。

下载此白皮书，了解如何从 MATLAB 中开发的算法生成优化的 CUDA 代码：

准备 MATLAB 代码以便生成 GPU 代码
在 NVIDIA GPU 上生成、测试和部署生成的 CUDA 代码
优化代码提高性能
白皮书通过一个基于深度学习的交通信号检测为例，展示了工作流程。白皮书还提供了老迟悉旦贺与其他深度学习框架相比，从 MATLAB GPU Coder 生成 CUDA 代码的性能基准。

Ⅳ gtx 1660 的cuda计算能力是多少

当然支持。之前持续跑了一个星期tensorflow，任务管理器可以看到Cuda占有率100%，电费都多了20块钱。
tensorflow显示GTX 1660的计算能力为7.5。应该没这么高，估计6.1。
使用其GPU计算1000万的矩阵乘法，速度大概是CPU( i59代) 的200倍。

Ⅵ nvidia显卡和CUDA版本关系

CUDA capability sm_86：算力8.6
上面表面上是说PyTorch，实际上是PyTorch依赖的CUDA版本的问题
翻译一下就是：RTX 3080的算力是8.6，但是当前的PyTorch依赖的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

翻译一下就是：
算力7.0的显卡可以在支持最高算力7.5的CUDA版本下运行，但是算力7.5的显卡不可以在支持最高算力7.0的CUDA版本下运行
同理算力8.x的显卡不可以在支持最高算力7.x的CUDA版本下运行

直接用最新版本的cuda，肯定就可以让所有显卡都可以用
缺点：pytorch不一定支持最新版本的CUDA

如上图，pytorch支持最新版本的CUDA为11.1，但是CUDA最新版本为11.2，装了CUDA11.2就用不了pytorch

看CUDA文档
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
另一种理解CUDA10.x支持Volta伏打架构和Turing图灵架构的显卡
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（注：这感觉应该是8.x）
另一种理解CUDA11.0支持Ampere安培架构的显卡

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吗

不是。inteli7-11700F最大主睿频频率490GHz，次睿频是360GHz，其中CUDA的核心数是6000算力，不是5889。

Ⅷ cuda核心数量有什么用

cuda核心数量越多运算速度就会越快。

同样架构下，运算速度和核心数量等比例递增，Cuda核心里面有运算器，例如一个Float32浮点运算器，1000个核心，1G主频，则FP32的算力为1T Flops，就是这么简单。

新的架构下：

1、Float的运算器可能是 64位的，可以实现双精度计算，在单精度上翻倍。

2、新的Tensor Core运算器支持FP16、INT8、INT4的计算能力，速度等比例翻倍。

3、新的Tensor Core可以支持4*4 个运算在一个时钟周期内完成，性能翻16倍数，Cuda Core和Tensor Core是不同的硬件单元，计算性能累加。

中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。

CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。

从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算，从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU 自诞生以来一直在飞速发展。

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取。

经由同一总线传输，无法重叠执行。根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

Ⅸ GPU的浮点运算能力为什么会如此恐怖

它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。

随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。

CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一正轮起。

目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精档搭度数据举蠢信等问题要在晚些时候解决。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。

在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。

Ⅹ 8192cuda 性能强悍 NV公布7nm安培A100gpu 还想弯道超车

如约而至，NVIDIA 昨天以线上发布录制视频的方式带来了 GTC 2020 主题演讲，这次，没有舞台、没有大屏幕背景，此次的重点就是介绍 NVIDIA 基于全新安培架构，面向 HPC 领域的 A100 GPU，适用于科学计算、数据分析、云图形等高性能计算。

基于 AMPERE (安培) 架构的 A100 GPU 采用台积电 7nm 工艺打造，核心面积 826m㎡，晶体管数量高达恐怖的 542 亿，是 Volta GV100 GPU 的 2.5 倍还多，后者采用的是台积电 12nm 工艺，面积为 815m㎡，晶体管数量为 211 亿，由此可见台积电 7nm 工艺的提升之大。

完整的 AMPERE A100 GPU 拥有 128 组SM，每组 64 个 CUDA FP32 核心、32 个 FP64 CUDA 核心、4 个第三代 Tensor 核心、12x 512-bit 显存接口、支持 6 个 HBM 显存堆栈，由于并非为 游戏 领域设计，所以 A100 GPU 没有 RT 核心。

完整的 A100 共计有 8192 个 FP32 CUDA 核心，4096 个 FP64 CUDA 核心 、512 个 Tensor 核心、6144-bit 显存位宽、最高可支持 48GB HBM 显存，另外 AMPERE A100 GPU 将支持 PCIe 4.0 连接。

不过，新一代 Tesla A100 计算卡没有用上完整的 128 组 SM，只有启用了 108 组，共计 6912 个 CUDA 核心，432 个 Tensor 核心，配备 40GB 显存，显存位宽也缩减为 5120-bit，即便如此，该卡的 TDP 也高达400W，名副其实的电老虎。

强大的规模使得 A100 成为 NVIDIA 目前最快的 GPU，其中第三代 Tensor 内核提供了一种新的混合 FP32 格式，称为 TF32（Tensor Float 32) 对于使用 TF32 的工作负载，A100 可以在单个芯片中提供 312 TFLOPS 的算力，比 V100 的 15.7 TFLOPS 的 FP32 性能快 20 倍，但这并不是一个完全公平的比较，因为 TF32 与 FP32 并不完全相同。

相比上一代，NVIDIA Ampere架构的A100将性能提升了20倍。A100的五大关键特性包括：

以上这些特性促成了A100性能的提升：与NVIDIA上一代的Volta架构相比，训练性能提高了6倍，推理性能提高了7倍。

此外 NVIDIA 还推出了基于 AMPERE A100 打造的 DGX A100 系统，内置 8 块基于 A100 GPU 的 Tesla A100 计算卡，总显存容量高达 320GB (每卡40GB)，可提供 5 Petaflops 的 AI 性能，以及 10 Petaops 的 INT8 性能。

这次，NVIDIA 选择了与 AMD 合作，在 DGX A100 系统上使用了 AMD EPYC 7742 处理器，该处理器具备高达 64 核心 128 线程，基础频率 2.25GHz，加速频率 3.4GHz，每个 DGX A100 使用两个，共计 128 核心和 256 线程，另外该系统还具备高达 1TB DDR4 内存，15TB 的 U.2 NVMe SSD 以及 2 个 1.92TB 的 M.2 NVMe SSD，8 个 Mellanox HDR(Infiniband) 额定 200Gb/s 的网络端口。

NVIDIA DGX-A100 系统现已开始供货，起价为 199,000 美元。