查看显卡算力

最新推荐文章于 2025-04-09 13:57:39 发布
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显卡的Compute Capability（算力）决定了支持的CUDA版本。这里有两种方法：

方法一

访问 NVIDIA GPU算力列表 。
确认自己显卡的型号：
在这里插入图片描述
找到自己的显卡对应的版本：
在这里插入图片描述

方法二

运行CUDA的deviceQuery工具（位于CUDA安装目录的extras/demo_suite）。
进入到当前路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\demo_suite
在这里插入图片描述输入cmd，敲回车：
在这里插入图片描述
进入到命令行界面，运行deviceQuery.exe程序：
在这里插入图片描述
可以看到我的显卡的算力为7.5，当前CUDA版本为11.5，最大可支持CUDA版本为11.7。
在这里插入图片描述

参考

  1. Your GPU Compute Capability
  2. 显卡算力怎么看
linux 查看显卡(NVIDIA)的算力
u013250861的博客
01-08 1819
2.然后再到官网(https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查看。可以修改编译文件中配置，让模型更好地运用显卡资源。比如我会修改darknet的配置文件。1.先通过nvidia-smi命令查看显卡版本，比如我的是3090。NVIDIA官网给出了各型号显卡的算力，
ＮＶＩＤＩＡ显卡算力表－－nvidia显卡算力表
pvmsmfchcs的博客
10-23 7239
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41070955/article/details/108269915。官方链接：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
显卡算力查看情况列表
hsg77的专栏
09-06 3776
显卡算力查看情况列表
如何查看CUDA算力/内存总量/架构信息等
2301_77554343的博客
11-29 5163
线程块/网格的最大维度大小分别为(x,y,z)=(1024, 1024, 64)和(x,y,z)=(2147483647, 65535, 65535)。: 最大纹理维度大小为1D=(131072)，2D=(131072, 65536)，3D=(16384, 16384, 16384)。: 计算模式，默认是多个主机线程可同时使用::cudaSetDevice()来访问设备。: 设备是否支持统一寻址（Unified Addressing），这里是支持的。: 最大内存跨度（pitch）大小（zu为占位符）。
A100 vs H100 vs 4090：百张显卡实测深度学习性价比
最新发布
像风一样自由
04-09 1845
在H100展现极致性能、A100坚守性价比防线、4090打破消费级界限的算力战国时代，科研工作者更需要建立多维评估体系。通过本文的实测数据可以发现：当需要处理千亿参数级别任务时，H100集群仍是无可争议的王者；而在中小规模实验中，4090已展现出颠覆传统格局的潜力。对于高校科研群体，采用混合算力架构+弹性云服务的组合策略，或许是最优解。
怎么查看显卡算力（附nvidia显卡算力表）
热门推荐
zeeq的博客
12-06 3万+
要查看显卡算力，可以直接去nvidia查看，查询链接在这里。进去后，里头会有几个可选项，如下图所示： 点进去自己显卡对应的系列即可。比如大家最常用的GeForce系列显卡算力表：
如何查询显卡算力
GodGump的博客
08-05 1976
2.此目录为我的安装目录，如果不是默认的安装目录，则根据自己的安装情况进行更改。1.V后面的数字表示版本，请根据自己的版本进行更改。一般右键有个打开终端，没有只能cmd用cd导入了。
Windows查看当前显卡算力
高艺康的博客
12-24 4572
一、安装CUDA 需要先安装CUDA,具体步骤可百度，没有过多说明的。附上链接：CUDA下载 注意的是，一定要和自己电脑的显卡驱动支持的CUDA所配套，（cmd运行命令：nvidia-smi）示例图： 然后在去CUDA官网找到指定版本去Download。 二、查看算力 找到以下路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\demo_suite 终端打开cmd 移动这个到cmd窗口（直接打开会闪退） 查看
查询GPU的算力参数
程序人生
05-30 1667
目前市面上GPU芯片众多，有时候对比各个GPU的性能非常麻烦，就连在nvidia官方，要比较两个GPU的性能都非常麻烦，而且有些指标还没有明确给出。都很难查到细节的参数。，下图中就没有GPU的主频说明，而这些在计算GPU性能对比时则尤为关键，，这里有各个厂家的GPU芯片参数的详细描述。特此记录一下，以免后面查找，找不到网址了！
问题：怎样计算显卡算力
12-10
显卡算力，是衡量显卡性能的关键指标之一，它主要用来表示显卡每秒钟能够执行的运算次数。显卡算力的单位通常是FLOPS，即浮点运算次数，其中包括单精度浮点运算（SPFLOPS）和双精度浮点运算（DPFLOPS），两者在数值...
显卡算力扫盲篇（三）
kcarly的专栏
10-29 6823
GPU 的核心架构及参数NVIDIA GPU 的核心参数的差别和各自的优势
显卡测试软件GPU
11-25
显卡测试软件GPU,刷BIOS的显卡一查就知真假
显卡测试软件
03-03
显卡测试软件
支持CUDA运算的显卡算力表
开怀的博客
03-28 1431
参考：https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA。
查看电能显卡及对应的计算能力
fighting_qq的博客
05-05 658
🤜电脑菜单->点击计算机管理。
win10查看显卡算力(CUDA Capability Major/Minor version number)
P_Leung的技术博客
06-01 5991
前期准备 需要查看显卡算力，需要使用一个叫deviceQuery.exe的工具，在CUDA目录下。 本地使用的是CUDA 10.2，工具目录为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite 使用指令行打开项目 在工具文件夹shift+右键打开powershell, 输入deviceQuery.exe。 如果需要编译CUDA项目，需要查看 CUDA Capability Major/Minor vers
Nvidia显卡算力官方查看
shuangshuangboole的博客
07-05 668
官方地址： 需要使用的地方：
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显卡算力查询
weixin_46587777的博客
05-04 1万+
神经网络 tensorflow 深度学习 机器学习 包含Tesla和GeForce、TITAN及RTX系列等 显卡算力对比表
查看显卡算力pytorch代码
04-25
您可以通过以下代码查看显卡算力： ``` import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)} with compute capability {torch.cuda.get_device_capability(0)[0]}.{torch.cuda.get_device_capability(0)[1]}") else: print("No GPU available") ``` 此代码将输出您的GPU和其计算能力。
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