1650cuda算力

1. 1650显卡够用吗

GTX1650显卡性能在上一代的GTX1050ti和1060之间，整体能效比又有一定的进步，移动版1650相比桌面版只是频率有所下降，总体性能几乎相当，可以说是非常适合笔记本电脑的显卡，不仅有一定的游戏性能，而且用来绘图和剪辑视频也完全没问题。

GeForce GTX 1650显卡拥有1024个Shaders单元、32个光栅单元以及85个纹理单元，搭配有4GB容量、128Bit位宽的GDDR5显存。GPU默认频率为1395MHz，Boost频率为1560MHz，Fire Strike的成绩大约为6800分左右，Time Spy的成绩大约为2500分左右，这样的性能完全能满足大部分游戏性能需求。

对于绘图和剪辑这类专业应用而言，GTX1650因为使用了最新的图灵架构和cuda计算单元，所以可以在许多支持cuda加速的软件中获得更强的性能表现，像常用的PS和PR最新版都可以支持cuda显卡加速，从而加快我们的工作效率，当然，除了显卡以外，最好也配备一颗4-6核的主流CPU和不低于16G的内存，这样才能充分保证绘图和视频剪辑时的性能。

2. 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 

3. gtx1650支持深度学习吗

支持。

GTX 1650基于图灵架构的小核心12nm TU117，桌面896个流处理器，笔记本1024个流处理器，搭配128-bit 4GB GDDR5显存，功耗在桌面上60-80W，笔记本上35-50W。

除了继续精简流处理器和显存，并且不支持光线追踪、DLSS深度学习抗锯齿(至少目前没有说会开放)，GTX 1650其实还偷偷地在多媒体编码上缩了水。

(3)1650cuda算力扩展阅读

卷积运算受计算速度的约束比较大。因此，要衡量GPU运行ResNets等卷积架构的性能，最佳指标就是FLOPs。张量核心可以明显增加FLOPs。Transformer中用到的大型矩阵乘法介于卷积运算和RNN的小型矩阵乘法之间，16位存储、张量核心和TFLOPs都对大型矩阵乘法有好处，但它仍需要较大的显存带宽。

需要特别注意，如果想借助张量核心的优势，一定要用16位的数据和权重，避免使用RTX显卡进行32位运算！GPU和TPU的标准性能数据，值越高代表性能越好。RTX系列假定用了16位计算，Word RNN数值是指长度<100的段序列的biLSTM性能。