cuda算力获取

❶ 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 

❷ 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。

❸ amd显卡在哪里看算力

首先您可以在移动设备端查询相关官网是否有对应型号，然后匹配进行查询，咨询帮助如果官网上没有对应的型号，但是自身显卡确认支持CUDA，那么可以根据如下方式查看：找到安装目录：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.2extrasdemo_suite然后使用Win+R，输入cmd打开终端，切换到上面目录，运行deviceQuery.exe即可查到

❹ 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。