CUDA的算力

Ⅰ 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。

Ⅱ 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

Ⅲ nvidia显卡算力表

NVIDIA显卡算力表是一个详细列出NVIDIA各款显卡计算能力的参考表。这个表格通常包括显卡的型号、核心数量、基础频率、加速频率、显存大小、显存带宽以及最重要的性能指标——浮点运算能力。

例如，在一份典型的NVIDIA显卡算力表中，你可能会看到像GTX 1080这样的显卡，其拥有2560个CUDA核心，基础频率为1607MHz，加速频率为1733MHz，配备8GB GDDR5X显存，显存带宽为320GB/s，而其浮点运算能力则高达8.87 TFLOPS。

另一款更高端的显卡，如RTX 3080，则可能拥有更多的CUDA核心、更高的频率、更大的显存以及更宽的显存带宽，从而提供更高的浮点运算能力。这些详细的规格数据可以帮助用户了解显卡的性能水平，以便在购买或升级显卡时做出明智的决策。

总的来说，NVIDIA显卡算力表是一个全面展示NVIDIA显卡性能的重要工具，它能够帮助用户根据自己的需求和预算选择合适的显卡。如果你需要具体的算力表数据，可以访问NVIDIA的官方网站或相关的技术论坛，那里通常会提供最新、最准确的显卡算力信息。

Ⅳ 4090算力多少tflops

NVIDIA RTX 4090的算力大约为83 TFLOPS。

这款显卡基于Ada Lovelace架构，拥有高达16384个CUDA核心，其基础频率为2230MHz，Boost频率为2520MHz。RTX 4090的显存为24GB GDDR6X，其显存速率为21Gbps，显存带宽达到了1.008TB/s，其CUDA核心比上一代旗舰级产品3090 Ti还多了52%，其性能提升可想而知。这也使得它在处理复杂的3D图形和计算任务时，能够提供惊人的速度和效率。

TFLOPS，即每秒万亿次浮点运算，是衡量计算性能的一个重要指标。RTX 4090的83 TFLOPS算力，意味着它每秒钟能进行83万亿次浮点运算，这在当前的显卡市场中是极其出色的性能表现。

总的来说，NVIDIA RTX 4090以其强大的算力和出色的性能，无疑是目前市场上的一款顶级显卡，能满足各种高端游戏、虚拟现实、深度学习等应用场景的需求。

Ⅳ 4070比4060ti强多少

4070相对于4060ti性能提升约30%，部分游戏性能差距甚至能达到50%以上。NVIDIA英伟达在2023年4月13日推出了RTX 4070显卡。这款显卡配备5888 CUDA核心与12GB GDDR6X显存，具备29-TFLOPS算力与184个第四代Tensor Core。同样基于DisplayPort接口，RTX 4070 Ti配置7680 CUDA核心和12GB GDDR6X显存，以及240个第四代Tensor Core。由此，4070在性能上展现出明显优势。

RTX 4070的性能提升主要体现在CUDA核心数量与Tensor Core的数量上。CUDA核心是GPU处理并行计算任务的核心，数量越多，处理能力越强。RTX 4070相比4060ti在CUDA核心数量上减少了大约1800个，但通过更高效的架构设计，仍能展现出卓越的性能。Tensor Core则专门用于加速深度学习和AI运算，第四代Tensor Core的引入，使得RTX 4070在这些应用领域中更加得心应手。

在游戏性能方面，4070与4060ti之间的差距更为明显。部分游戏在4070上能够展现出50%以上的性能提升，这是因为显卡的算力、内存带宽以及架构优化都得到了显著提升，能够更好地满足复杂场景下的图形渲染需求。对于追求极致游戏体验的玩家而言，RTX 4070无疑是一个极具吸引力的选择。

综上所述，RTX 4070在性能、算力和架构设计上相对于RTX 4060ti均有显著提升，特别是在CUDA核心数量、Tensor Core数量以及游戏性能方面。对于寻求更高性能与更佳游戏体验的用户，RTX 4070是一个值得考虑的选项。