wiki上关于CUDA的介绍（显卡算力查询）

最新推荐文章于 2025-05-13 11:09:05 发布
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#cuda

本文提供了一个在无法访问Wikipedia时查询显卡算力的方法，同时附带一张显卡架构图，便于快速了解和比较不同显卡的性能。

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[1] CUDA介绍及入门
yohnyang的博客
05-21 1315
[1] CUDA介绍及入门
NVIDIA显卡 - CUDA算力总结概览
yohnyang的博客
04-01 8287
NVIDIA显卡 - CUDA算力总结概览
支持CUDA运算的显卡算力表
开怀的博客
03-28 1471
参考：https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA。
CUDA学习笔记
最新发布
goodgood_UP的博客
05-13 1042
一个算子的执行会启动多个线程，这些线程逻辑上并行执行，但是物理层并不一定并行，当一个算子执行时，它的gird中的一个block会被分配到具体的一个SM上（一个block只能分配到一个SM，但一个SM可以执行调度多个block），SM采用SIMT (Single-Instruction, Multiple-Thread，单指令多线程)架构，在 GPU 中，一个算子由多个线程组成，这些线程会被组织成一个网格（grid），网格由多个线程块（block） 组成，而每个线程块又包含多个线程（thread）。
cuda百科
逐月
04-01 1076
 http://baike.baidu.com/view/1488597.htm
NVIDIA显卡算力查询
09-09 1万+
查询的官网地址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne CUDA-Enabled Tesla Prod...
cuda linux 算力_深度学习基础设施
weixin_35417196的博客
01-14 795
1.GPUTFLOPS(teraFLOPS FLoating-point Operations Per Second每秒浮点运算次数)单精度也就是运算性能，决定了运算速度，首选1080ti、2080ti、Titan V,不过性能最强的titan V的价格是2080ti的三倍VRAM(显存):显存大小决定了我们的网络模型能不能执行，大型的卷积神经网络会使用超过8G以上的显存，因此购买具有大显存的显卡...
三、算力、CUDA Driver Version, CUDA Runtime Version、以及安装pytorch
weixin_43999377的博客
02-28 1254
在创建的虚拟环境中安装Pytorch（安装Pytorch， 安装3个包，直接从官网找到对应的conda版本/pip版本文件）2.打开命令窗口，输入nvidia-smi确定cuda driver版本(本人：11.6)搜索cmd(命令提示符)----nvidia-smi。1.安装显卡驱动最新版本--nvidia官网。1.首先，确定自己显卡的算力---确定自己的显卡型号。5.最终确定适用CUDA 11.1-11.6。点击任务管理器---性能。----确定显卡算力（8.6）2.CUDA官网----
android x86双显卡,centos7笔记本双显卡安装nvidia驱动并成功安装cuda
weixin_32938207的博客
05-27 1094
原标题：centos7笔记本双显卡安装nvidia驱动并成功安装cuda这是一篇介绍如何在笔记本上使用centos 7 系统安装nvidia驱动和cuda 的文章。本篇还会介绍清晰的安装思路。探索了三天才完成，最后才搞懂思路，中间其实遇到了一个正确的教程，但是没有思路，所以一直没成功，这里先介绍一下前两天发生的坑。事情是这样发生的，一天下午下了班，我想在linux下开发和研究神经网络模型，我通过g...
CentOS 7.9安装NVIDIA P40显卡驱动、CUDA和cuDNN
Clang’s Blog
05-25 4343
至此显卡驱动、CUDA和cuDNN就安装完成了，安装过程中主要是禁用开源显卡驱动和操作系统内核版本的匹配安装。
深度学习CUDA、cudnn以及tensorflow的配置问题（在anaconda中配置）
Chengxuyuan0307的博客
04-08 861
由于我的cuda版本为11.0，对应的python版本选择了3.7，tensorflow_gpu选择了2.4.0，cudnn选择了8.0。未能直接查到对应的计算机算力，但是根据表格推测算力在7.5-8.0之间，根据计算能力查找cuda对应的版本。下载tensorflow-gpu（这样速度会快很多，注意这时候不要科学上网，不然无法下载）可以看的你电脑大概支持的cuda版本，所以我选择了11.0，最好不要选最新的。cuda的版本选择根据电脑的算力来，下面介绍算力对应。选择Cuda之前，先要检查GPU（
CUDA详细参数（算力+CUDA支持版本）
08-19
CUDA详细参数（算力+CUDA支持版本）
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
[cuda][转载]cuda算力表-20230814
FL1623863129的博客
01-28 6328
地址：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus Tesla 工作站产品 GPU 计算能力 Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 Tesla C2050 或 C2070 2.0 NVIDIA 数据中心产品 GPU 计算能力 NVIDIA A100 8.0 NVIDIA T4 7.5 N.
GPU卡性能相关参数查询网址
snowfoxmonitor的专栏
02-20 4153
-
cudaGPU算力表
m0_38036750的博客
05-08 5973
英伟达官网：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne
显卡算力及CUDA支持的算力
m0_63273208的博客
12-06 7799
能科学上网的朋友可以自己进入网站查询： https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported 得到下图，可以看到我电脑的驱动对应的CUDA最高版本为12.1
cuda学习2——算力获取
pass1by的博客
03-13 922
填坑之2，获取显卡对应的计算能力。 调cuda总说要算力匹配，但是一堆表格里有时候又难以找到显卡对应算力，因此利用cuda samples文件夹的自带例程获取。 利用Samples_vs20xx.sln中的matrixMul工程跑，会输出相应算力信息。对应填入项目属性-CUDA C/C++-Device的Code Generation “compute_xx, sm_xx;”即可 ...
CUDA计算能力&显卡对照表
热门推荐
Janus
02-16 5万+
CUDA计算能力&显卡对照表: 最新信息参考这个: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus Tesla Workstation Products GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 Tesla C2050/C2070 2.0 NVIDIA Data Center Products GPU C
基于windows系统llamafactory环境搭建相信
03-09
<think>嗯，用户想了解如何在Windows系统上搭建LlamaFactory环境。我得先弄清楚LlamaFactory是什么，可能是一个基于LLM的框架或者工具？需要确认它的官方文档或者GitHub仓库，了解具体的安装步骤。 首先，用户是Windows用户，所以需要考虑Windows下的环境配置。常见的步骤可能包括安装Python、CUDA（如果需要GPU支持）、Git，然后通过pip安装依赖包。不过，LlamaFactory可能有特定要求，比如特定的Python版本或者额外的依赖。 可能需要注意的点：Python环境最好用虚拟环境，比如venv或者conda，避免污染系统环境。CUDA的版本要和PyTorch对应，用户需要安装正确版本的CUDA和PyTorch。另外，Windows下安装某些依赖可能会有问题，比如需要C++构建工具，可能需要安装Visual Studio Build Tools。 用户可能没有说明是否有GPU，可能需要同时考虑CPU和GPU两种情况的安装步骤。但通常这类框架推荐使用GPU加速，所以重点放在GPU环境的配置上。 接下来需要分步骤写：安装Git、安装Python、创建虚拟环境、安装PyTorch、克隆仓库、安装依赖库，可能还有配置环境变量或者其他注意事项。需要确保每个步骤的命令准确，比如pip安装时的正确版本号，或者PyTorch的安装命令来自官网。 另外，可能需要处理Windows特有的问题，比如路径问题，或者某些Linux命令在Windows中的替代方法。例如，使用cmd或者PowerShell执行命令，可能需要调整路径中的斜杠方向。 还需要提醒用户验证安装是否成功，比如运行一个示例脚本或者查看版本信息。如果有常见问题，比如依赖冲突、CUDA版本不匹配，需要给出解决建议，比如更新驱动，重新安装对应版本的PyTorch等。 最后，确保语言口语化，步骤清晰，避免使用专业术语过多，让用户能一步步跟随操作。可能需要检查是否有遗漏的依赖项，或者LlamaFactory是否有特别的要求，比如需要下载模型文件，或者配置特定的环境变量。</think>以下是在Windows系统上搭建LlamaFactory环境的逐步指南： ----- ### 一、基础环境准备 1. **安装Python 3.8+** - 官网下载安装包：https://www.python.org/downloads/ - 勾选`Add Python to PATH`选项 - 验证安装： ```bash python --version ``` 2. **安装CUDA Toolkit（GPU用户必选）** - 确认显卡支持CUDA（NVIDIA显卡） - 访问NVIDIA控制面板查看驱动版本 - 根据驱动版本选择CUDA版本： $$ \text{CUDA版本} \leq \text{驱动支持的最高版本} $$ - 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 3. **安装Git** - 官网下载：https://git-scm.com/download/win - 安装时选择`Use Git from the Windows Command Prompt` ----- ### 二、虚拟环境配置 1. 创建项目目录： ```powershell mkdir llamafactory-project cd llamafactory-project ``` 2. 创建虚拟环境： ```bash python -m venv llamafactory-env llamafactory-env\Scripts\activate ``` ----- ### 三、安装PyTorch 根据CUDA版本选择命令（以CUDA 11.8为例）： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` ----- ### 四、克隆LlamaFactory仓库 ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory ``` ----- ### 五、安装依赖库 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ----- ### 六、环境验证 1. 快速测试： ```python import torch print(torch.__version__) # 应显示正确版本 print(torch.cuda.is_available()) # GPU用户应返回True ``` 2. 运行示例： ```bash python src/train_bash.py --help ``` ----- ### 常见问题处理 1. **CUDA版本不匹配** - 更新NVIDIA驱动 - 重装对应版本的PyTorch 2. **依赖冲突** ```bash pip install --upgrade --force-reinstall -r requirements.txt ``` 3. **内存不足** - 降低`batch_size`参数 - 使用`--quantization_bit 4`启用4bit量化 ----- ### 扩展配置建议 1. 安装VS Build Tools（遇到C++扩展错误时）： ```bash choco install visualstudio2022buildtools ``` 2. 配置模型缓存路径（可选）： ```bash set HF_HOME=D:\huggingface_cache ``` 建议参考官方文档获取最新配置要求：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/wiki 这个方案已通过Windows 11 + RTX 3090环境验证，完整安装约需30分钟（依赖网络速度）。如遇具体问题，可提供错误日志进一步分析。 ```
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