英伟达GPU显卡计算能力评估

最新推荐文章于 2025-06-03 13:47:07 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： GPU计算能力
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Touch_Dream/article/details/73674780
本文提供了详尽的CUDA及GPU计算支持的硬件列表，涵盖了Tesla工作站产品、Tesla数据中心产品、Quadro桌面与移动产品、NVS产品、GeForce产品以及Tegra/Jetson移动设备等，展示了不同产品的计算能力等级。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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  • Learn about Quadro for professional visualization

If you have an older NVIDIA GPU you may find it listed on our legacy CUDA GPUs page
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************************************************************************************************************


Tesla Workstation Products

GPUCompute Capability
Tesla K803.7
Tesla K403.5
Tesla K203.5
Tesla C20752.0
Tesla C2050/C20702.0

//////////////////////////////////////////////////////////////////

Tesla Data Center Products

GPUCompute Capability
Tesla P1006.0
Tesla P406.1
Tesla P46.1
Tesla M405.2
Tesla M405.2
Tesla K803.7
Tesla K403.5
Tesla K203.5
Tesla K103.0

************************************************************************************************************



Quadro Desktop Products

GPUCompute Capability
Quadro P60006.1
Quadro P50006.1
Quadro M6000 24GB5.2
Quadro M60005.2
Quadro K60003.5
Quadro M50005.2
Quadro K52003.5
Quadro K50003.0
Quadro M40005.2
Quadro K42003.0
Quadro K40003.0
Quadro M20005.2
Quadro K22005.0
Quadro K20003.0
Quadro K2000D3.0
Quadro K12005.0
Quadro K6205.0
Quadro K6003.0
Quadro K4203.0
Quadro 4103.0
Quadro Plex 70002.0

//////////////////////////////////////////////////////////////////

Quadro Mobile Products
GPUCompute Capability
Quadro K6000M3.0
Quadro M5500M5.0
Quadro K5200M3.0
Quadro K5100M3.0
Quadro M5000M5.0
Quadro K500M3.0
Quadro K4200M3.0
Quadro K4100M3.0
Quadro M4000M5.0
Quadro K3100M3.0
Quadro M3000M5.0
Quadro K2200M5.0
Quadro K2100M3.0
Quadro M2000M5.0
Quadro K1100M3.0
Quadro M1000M5.0
Quadro K620M5.0
Quadro K610M3.5
Quadro M600M5.0
Quadro K510M3.5
Quadro M500M5.0

************************************************************************************************************


Desktop Products

GPUCompute Capability
NVIDIA NVS 8105.0
NVIDIA NVS 5103.0
NVIDIA NVS 3152.1
NVIDIA NVS 3102.1

//////////////////////////////////////////////////////////////////

Mobile Products
GPUCompute Capability
NVS 5400M2.1
NVS 5200M2.1
NVS 4200M2.1

************************************************************************************************************


GeForce Desktop Products

GPUCompute Capability
NVIDIA TITAN X6.1
GeForce GTX 10806.1
GeForce GTX 10706.1
GeForce GTX 10606.1
GeForce GTX TITAN X5.2
GeForce GTX TITAN Z3.5
GeForce GTX TITAN Black3.5
GeForce GTX TITAN3.5
GeForce GTX 980 Ti5.2
GeForce GTX 9805.2
GeForce GTX 9705.2
GeForce GTX 9605.2
GeForce GTX 9505.2
GeForce GTX 780 Ti3.5
GeForce GTX 7803.5
GeForce GTX 7703.0
GeForce GTX 7603.0
GeForce GTX 750 Ti5.0
GeForce GTX 7505.0
GeForce GTX 6903.0
GeForce GTX 6803.0
GeForce GTX 6703.0
GeForce GTX 660 Ti3.0
GeForce GTX 6603.0
GeForce GTX 650 Ti BOOST3.0
GeForce GTX 650 Ti3.0
GeForce GTX 6503.0
GeForce GTX 560 Ti2.1
GeForce GTX 550 Ti2.1
GeForce GTX 4602.1
GeForce GTS 4502.1
GeForce GTS 450*2.1
GeForce GTX 5902.0
GeForce GTX 5802.0
GeForce GTX 5702.0
GeForce GTX 4802.0
GeForce GTX 4702.0
GeForce GTX 4652.0
GeForce GT 7403.0
GeForce GT 7303.5
GeForce GT 730 DDR3,128bit2.1
GeForce GT 7203.5
GeForce GT 705*3.5
GeForce GT 640 (GDDR5)3.5
GeForce GT 640 (GDDR3)2.1
GeForce GT 6302.1
GeForce GT 6202.1
GeForce GT 6102.1
GeForce GT 5202.1
GeForce GT 4402.1
GeForce GT 440*2.1
GeForce GT 4302.1
GeForce GT 430*2.1

************************************************************************************************************

5) CUDA-Enabled TEGRA /Jetson Products


GeForce Notebook Products

GPUCompute Capability
GeForce GTX 10806.1
GeForce GTX 10706.1
GeForce GTX 10606.1
GeForce GTX 9805.2
GeForce GTX 980M5.2
GeForce GTX 970M5.2
GeForce GTX 965M5.2
GeForce GTX 960M5.0
GeForce GTX 950M5.0
GeForce 940M5.0
GeForce 930M5.0
GeForce 920M3.5
GeForce 910M5.2
GeForce GTX 880M3.0
GeForce GTX 870M3.0
GeForce GTX 860M3.0/5.0(**)
GeForce GTX 850M5.0
GeForce 840M5.0
GeForce 830M5.0
GeForce 820M2.1
GeForce 800M2.1
GeForce GTX 780M3.0
GeForce GTX 770M3.0
GeForce GTX 765M3.0
GeForce GTX 760M3.0
GeForce GTX 680MX3.0
GeForce GTX 680M3.0
GeForce GTX 675MX3.0
GeForce GTX 675M2.1
GeForce GTX 670MX3.0
GeForce GTX 670M2.1
GeForce GTX 660M3.0
GeForce GT 750M3.0
GeForce GT 650M3.0
GeForce GT 745M3.0
GeForce GT 645M3.0
GeForce GT 740M3.0
GeForce GT 730M3.0
GeForce GT 640M3.0
GeForce GT 640M LE3.0
GeForce GT 735M3.0
GeForce GT 635M2.1
GeForce GT 730M3.0
GeForce GT 630M2.1
GeForce GT 625M2.1
GeForce GT 720M2.1
GeForce GT 620M2.1
GeForce 710M2.1
GeForce 705M2.1
GeForce 610M2.1
GeForce GTX 580M2.1
GeForce GTX 570M2.1
GeForce GTX 560M2.1
GeForce GT 555M2.1
GeForce GT 550M2.1
GeForce GT 540M2.1
GeForce GT 525M2.1
GeForce GT 520MX2.1
GeForce GT 520M2.1
GeForce GTX 485M2.1
GeForce GTX 470M2.1
GeForce GTX 460M2.1
GeForce GT 445M2.1
GeForce GT 435M2.1
GeForce GT 420M2.1
GeForce GT 415M2.1
GeForce GTX 480M2.0
GeForce 710M2.1
GeForce 410M2.1

************************************************************************************************************

6) Tegra Mobile & Jetson Products


Tegra Mobile & Jetson Products

GPUCompute Capability
Jetson TX15.3
Jetson TK13.2
Tegra X15.3
Tegra K13.2

NVIDIA GPU 运算能力列表
凌风探梅的专栏
03-16 10万+
FROM：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA GPUs NVIDIA GPUs power millions of desktops, notebooks, workstations and supercomputers around the world, accelerating computationally-i
英伟达更新显卡LOGO！
啥都生的博客
09-08 2389
AI圈又发生了啥新鲜事？
GPU显卡计算能力怎么算？
HPC_factory的博客
06-12 5355
这2者的区别在于：FL即float浮点，大多数NPU（Neural Processing Unit）都是定点运算，通常是用 TOPS来标称算力。它们之间的转换通常可以用公式：1TFLOPS=2*1TOPS来计算，但是需要注意TFLOPS中有单精度FP32 和半精度FP16的区别，一般默认是FP16。GPU的计算能力可以使用FLOPS表示，FLOPS是floating-point operations per second的缩写,表示“每秒所执行的浮点运算次数”。GPU的算力指的是什么？
GPU算力揭秘：用大白话带你理解GPU的算力计算方式
最新发布
2401_85390073的博客
06-03 1191
本文深入解析GPU算力的计算原理，以NVIDIA A100为例介绍算力计算公式（FLOPS=CUDA核心数×频率×运算系数），区分TFLOPS与TOPS的应用场景。文章对比新旧架构差异，分析显存带宽瓶颈，并指出实际应用中需考虑软件优化、功耗等因素。最后提供AI大模型学习路线和资源获取方式，涵盖系统设计、提示词工程到行业应用的完整知识体系。
nvidia 英伟达 显卡 GPU 的计算能力
weixin_44493841的博客
02-24 1866
nvidia 英伟达 显卡 GPU 的计算能力 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus
查看显卡的计算力
ldk3679的博客
11-13 8059
最近在运行darknet时，遇到过查看电脑显卡计算力的情况，搜了很多，找到计算机显卡算力，但是并没有找到自己电脑gtx1650的。无意中在安装完cuda运行samples时，看到了查找电脑计算力的程序。在/usr/local/cuda/samples目录下运行 sudo ./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery 可以看到关于电脑显卡配置的一些信息 ...
nvidia Compute Capability（GPU）
weixin_34088838的博客
05-25 1138
  GPU Compute Capability NVIDIA TITAN X 6.1 GeForce GTX 1080 6.1 GeForce GTX 1070 6.1 GeForce GTX 1060 6.1 Tegra X1 ...
NVIDIA 显卡计算能力
weixin_35694908的博客
08-22 1万+
在编写CUDA程序的时候，显卡的计算能力是需要了解的。NVIDIA显卡的计算能力见官网 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 本人的电脑是MAC PRO，所以这里先介绍下如何获得MAC PRO 的信息： 1.点击桌面上左上角苹果标志 2.点击关于本机 3.在弹出的窗口中选择第二个选项卡“显示器”，然后在这个选项卡的页面中就可以看到电
GPU服务器上显卡压力测试工具及测试方法介绍.docx
09-17
该脚本可以模拟多种负载场景，包括高强度计算、图形渲染等，以测试显卡在不同情况下的性能表现。同时，还可以在测试过程中监控显卡的温度、频率等参数，以确保显卡的稳定运行。 三、服务器压力测试 服务器压力测试...
python调用显卡计算_Anaconda GPU计算入门指南
weixin_39968266的博客
12-05 4079
摘要：随着人工智能时代的到来，计算能力变得越来越重要。GPU计算已经成为了必然的趋势，对于机器学习爱好者来说要想训练一个高质量的神经网络，使用GPU无疑是最佳选择。GPU计算已成为数据科学领域的重要组成部分。计算需求的不断增长，使得GPU计算逐渐流行起来。此外，现在每个主要云计算提供商都提供了GPU服务，比如阿里云，因此现在访问高性能硬件是非常简单的一件事。但是，自行构建GPU软件是相当吓人。幸运...
NVIDIA TURING GPU 架构白皮书.pdf
05-07
NVIDIA Turing GPU架构作为新...总之，Turing GPU架构通过其创新的硬件设计和软件支持，不仅在图形渲染上取得了质的飞跃，也为AI计算和数据中心提供了强大的计算支持，展现出新一代GPU架构的多面性和强大的适应能力。
nVIDIA显卡CUDA性能测试工具，可测试nVIDIA显卡的浮点运算性能
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nVIDIA显卡CUDA性能测试工具，可测试nVIDIA显卡的参数，nVIDIA显卡的CUDA浮点运算性能
一文带你详细了解英伟达Hopper H200 GPU
bjdx_001的博客
05-28 2594
NVIDIA H200 Tensor核心GPU是基于 NVIDIA Hopper架构的最新力作，专为加速生成式AI、大语言模型（LLM）、高性能计算（HPC）和科学计算设计。2024年初发布以来，H200迅速成为AI行业的焦点，其核心亮点在于引入了HBM3e内存，显著提升了内存容量和带宽，完美适配超大规模模型的需求。相比前代H100，H200并非全新架构，而是对Hopper架构的优化升级，重点提升内存性能和能效，堪称“核动力引擎”的进阶版。
NVIDIA GPU 计算能力
sun小武
09-18 7582
原文链接：https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9056581.html Tesla V100 # ARCH= -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70] GTX 2080 # ARCH= -gencode arch=compute_72,code=sm_72 -gencode arch=compute_72,c...
GPU计算性能
吴建明wujianming_110117
08-13 921
GPU计算性能 单核CPU无论在PC端，还是服务器上，基本上已经退出历史舞台，目前主流的计算平台是使用多核(multiple cores)的CPU，以及众核(many cores)的GPU。另外处理器与内存访问速度差距也不断增大，为克服访存瓶颈，主要采用两种方法。其中多核CPU与单核CPU，都是利用Cache来掩盖访问系统内存的延迟，以减轻访存带宽的压力，其芯片的较大面积也都贡献给Cache。在另一端，GPU通过同时运行很多简单的线程，不使用或者只利用相对较小的Cache，而主要通过线程间的并行(Threa
Thinkpad T460P I7 6820HQ版本运算以及显卡能力简单测试
小灰笔记
02-21 9487
总是忍不住剁手，尤其是在自己感觉某个阶段自己浑身不舒服的时候。上个周末又剁手买了个I7 6820HQ版本的Thinkpad T460P。大致看了下配置，应该说是有着一个不错的处理器以及显卡，只是硬盘是机械盘，我自己又加了一块128G的固态扩展了一下增强其性能。 工作中我用到最多的MATLAB以及编译器还有集中脚本解析器，说起来用到的显卡功能不是很多，主要还是侧重于计算能力。不过，在数据处理上MA
Nvidia显卡对应的计算能力（List of Nvidia graphics processing units）
junmuzi的专栏
06-28 1万+
Original url: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Nvidia_graphics_processing_units
如何查看GPU的计算能力？
斯坦福的兔子的博客
02-14 1万+
GPU的计算能力是不同型号的GPU的固有属性，和cuda版本无关。 想要知道GPU计算能力只需要点击英伟达官网的链接【各种型号GPU计算能力】。
GPU 计算能力（Compute Capability）那些事儿 以及 编译caffe/pytorch/tensorflow时怎样设置计算能力？
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wohenibdxt的博客
05-02 1万+
适合gpu入门同学，大牛出门左拐 一、常见gpu卡计算能力查询 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute 部分gpu计算能力： 二、计算能力是什么东东 计算能力（Compute Capability）并不是指gpu的计算性能 nvidia发明计算能力这个概念是为了标识设备的核心架构、gpu硬件支持的功能和指令，因此计算能力也被称为“SM version"。 计算能力包括主要修订号X和次要修订号Y来表示。 具有相同主版本号的设备具有相同的核心架构，例如：
英伟达T4显卡跑模型显存不足
03-23
<think>好的，我现在需要解决用户在NVIDIA T4显卡上运行模型时遇到的显存不足问题。首先，我得回顾一下常见的显存优化方法，并结合T4的具体特性来思考可能的解决方案。 首先，用户的问题是关于显存不足的，所以我要考虑如何减少模型运行时的显存占用。常见的策略包括降低批量大小、使用混合精度训练、优化模型结构、梯度累积等。不过T4显卡有16GB的显存，但可能用户运行的模型较大，或者数据处理方式不够高效。 接下来，我需要考虑T4的特点。T4是基于Turing架构，支持FP16、INT8和TF32等计算格式，这对混合精度训练非常有用。使用混合精度可以大幅减少显存占用，同时加速计算。比如，将模型的部分或全部转换为FP16，可以节省显存，但要注意某些操作可能需要保持FP32以避免数值不稳定。 另外，检查代码是否存在显存泄漏也很重要。例如，在训练循环中没有及时释放不再需要的张量，或者缓存了中间结果，这些都可能逐渐耗尽显存。使用PyTorch的memory profiler工具可以帮助定位问题。 梯度累积是另一个有效的方法。通过累积多个小批次的梯度后再更新模型参数，等效于使用更大的批量大小，但实际每个小批次的显存需求降低。比如，原本批量大小为32可能导致显存不足，改为批量大小8并进行4次梯度累积，可以达到相同的效果，但显存占用更小。 模型结构优化方面，可以考虑使用更高效的层结构，比如用深度可分离卷积替代标准卷积层，或者减少层数、通道数。此外，模型剪枝和量化也是可行的方法。量化可以将模型参数从FP32转换为INT8，减少内存占用，但可能会影响精度，需要测试。 检查框架和驱动版本是否最新也很重要。新版本的框架通常对显存管理有优化，可能提升效率。例如，PyTorch的某些版本改进了CUDA内存分配策略，能更有效地利用显存。 数据加载部分，使用高效的数据加载器和预处理步骤，确保数据在转移到GPU之前已经处理好，避免在GPU上进行不必要的转换。同时，使用pin_memory和合适的num_workers可以加速数据传输，减少显存占用时间。 分布式训练可能也是一个选项，但T4通常用于推理或小型训练任务，分布式可能不适用，但如果有多个GPU，可以考虑模型并行或数据并行。不过对于单卡来说，这可能不相关。 最后，如果以上方法仍不足，可能需要简化模型结构，或者使用更小的模型变体。比如，对于Transformer模型，可以选用TinyBERT等轻量级版本，减少参数数量。 现在需要将这些思路整理成结构化的建议，确保涵盖各个层面，从代码优化到模型调整，再到硬件设置。同时，需要引用相关的资料，比如混合精度的官方文档、梯度累积的实现方法，以及模型量化的研究论文或框架支持。 还需要注意用户提到的引用资料，虽然提供的引用内容似乎与显存问题关联不大，但可能需要关联到优化方法或系统模型相关的部分。例如，引用[3]提到Bao系统的优化目标和预测模型，可能与资源分配策略有关，但可能不直接适用。引用[4]提到全连接层的作用，可能在模型结构调整时有参考价值，比如减少全连接层的参数数量。 总结下来，解决方案应包括： 1. 减少批量大小 2. 使用混合精度训练 3. 梯度累积 4. 检查内存泄漏 5. 模型结构优化（剪枝、量化、替换层） 6. 框架和驱动更新 7. 高效数据加载 8. 分布式训练（如适用） 9. 使用检查点技术（梯度检查点） 10. 监控显存使用情况 每个点需要详细说明具体操作方法和可能的代码示例，比如在PyTorch中如何启用混合精度，使用torch.cuda.amp模块。梯度检查点可以通过torch.utils.checkpoint实现，在模型的关键部分激活，节省中间激活的显存。 同时，要提醒用户根据具体模型和任务调整这些方法，可能需要尝试不同组合以达到最佳效果。例如，混合精度与梯度累积结合使用，可以在不增加显存的情况下保持较大的有效批量大小。 最后，生成相关问题，引导用户进一步了解优化技术或T4的特性，比如询问如何具体实施混合精度，或者如何监控显存使用情况等。</think>### 解决NVIDIA T4显卡显存不足的方案 当在NVIDIA T4显卡上运行模型时遇到显存不足（Out of Memory, OOM）问题，可通过以下方法优化显存使用： --- #### 1. **减少批量大小（Batch Size）** - **方法**：降低每次输入模型的样本数量。例如，将批量大小从32调整为16或8。 - **原理**：显存占用与批量大小成正比，较小的批量可显著减少激活值和梯度的存储需求。 - **代码示例**： ```python # 修改数据加载器的批量大小 train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True) ``` --- #### 2. **使用混合精度训练（Mixed Precision Training）** - **方法**：将部分计算转换为FP16（半精度），结合FP32保留关键计算精度。 - **工具**：PyTorch的`torch.cuda.amp`或TensorFlow的`tf.keras.mixed_precision`。 - **代码示例（PyTorch）**： ```python from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() for inputs, labels in train_loader: with autocast(): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` - **效果**：显存减少30%-50%，同时加速计算[^1]。 --- #### 3. **梯度累积（Gradient Accumulation）** - **方法**：多次前向传播后累积梯度，再统一更新参数。 - **适用场景**：需要等效大批量但显存不足时。 - **代码示例**： ```python accumulation_steps = 4 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss = loss / accumulation_steps loss.backward() if (i+1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` --- #### 4. **检查显存泄漏** - **工具**： - PyTorch：`torch.cuda.memory_summary()`或`torch.cuda.empty_cache()`。 - TensorFlow：`tf.config.experimental.get_memory_info('GPU:0')`。 - **常见问题**： - 未释放的中间张量（如缓存了不必要的中间结果）。 - 循环中未正确清零梯度。 --- #### 5. **模型结构优化** - **剪枝（Pruning）**：移除冗余神经元或权重。 - **量化（Quantization）**：将模型参数从FP32转换为INT8（需硬件支持）。 ```python # PyTorch动态量化 model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8) ``` - **替换层**：使用深度可分离卷积替代标准卷积层，或减少全连接层参数[^4]。 --- #### 6. **使用梯度检查点（Gradient Checkpointing）** - **方法**：牺牲计算时间换取显存，仅保存部分中间激活值。 - **代码示例（PyTorch）**： ```python from torch.utils.checkpoint import checkpoint def forward_with_checkpoint(x): return checkpoint(model_block, x) ``` --- #### 7. **优化数据加载** - **使用`pin_memory`和异步传输**： ```python train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=8, pin_memory=True, num_workers=4) ``` - **避免在GPU上预处理数据**：将数据增强操作放在CPU端。 --- #### 8. **框架与驱动更新** - 确保CUDA、cuDNN及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）为最新版本，以利用显存优化特性。 --- #### 9. **监控显存使用** - **命令**：通过`nvidia-smi -l 1`实时监控显存占用。 - **工具**：PyTorch的`torch.cuda.memory_allocated()`可记录峰值显存。 --- #### 10. **分布式训练（可选）** - 若有多块T4显卡，可使用数据并行（`DataParallel`或`DistributedDataParallel`）分摊显存压力。 --- ### 相关问题 1. 如何具体在PyTorch中启用混合精度训练？ 2. 模型量化的精度损失如何评估与补偿？ 3. T4显卡支持哪些计算加速格式（如TF32、INT8）？ 4. 梯度检查点技术对训练速度的影响有多大？ 5. 如何识别代码中的显存泄漏点？ --- 通过结合上述方法，可显著缓解T4显卡的显存不足问题。建议从批量大小和混合精度入手，逐步尝试其他优化策略。
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