NVIDIA GPUs Compute Capability 英伟达显卡计算力简介及ｃｕｄａ支持显卡链接

最新推荐文章于 2025-07-12 16:40:43 发布
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分类专栏： NVIDIA GPU 文章标签： NVIDIA GPU
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36501182/article/details/79104022
本文介绍了GPU在深度学习中的重要性，特别是其强大的并行计算能力和浮点运算速度（TFLOPS）。与CPU相比，GPU能显著加速训练过程。此外，文章提供了英伟达显卡计算力查询网址及CUDA支持的显卡列表。

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

深度学习中我们对GPU的计算能力一般是要求大于５.0，具体情况具体分析，低于5.0也并非一定不可以。
那为啥不用CPU？CPU只能一个一个按照顺序进行运算,GPU可以利用多个CUDA核心并行进行运算，GPU的浮点算力比CPU更强，另外计算速度的标准是TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）。

另附英伟达显卡计算力官网查询地址：

NVIDIA GPUs Compute Capability 英伟达显卡计算力

如下为CUDA支持的不同显卡的计算能力列表，点开即可查看。


cuda支持显卡链接：

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
ｃｕｄａ支持显卡链接

NVIDIA显卡 - CUDA算力总结概览
yohnyang的博客
04-01 8346
NVIDIA显卡 - CUDA算力总结概览
NVIDIA英伟达GPU显卡的计算能力
code_program481的博客
09-20 1167
通过其先进的并行计算架构和CUDA编程模型，开发人员可以利用GPU显卡的大规模并行处理单元和高速内存带宽，实现高效的科学计算、深度学习、机器学习和数据分析等任务。NVIDIA英伟达的GPU显卡采用了先进的并行计算架构，具备出色的计算能力。NVIDIA英伟达是一家全球领先的图形处理器制造商，其GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）显卡以其强大的计算能力而闻名。实际上，GPU显卡的计算能力远远超出了这个简单示例，它可以在更复杂的计算任务中发挥巨大的作用。
大模型入门：一文读懂算力及 CPU、GPU、GPGPU、TPU、DPU 解析
最新发布
youmaob的博客
07-12 1155
大模型入门：一文读懂算力及 CPU、GPU、GPGPU、TPU、DPU 解析
NVIDIA GPU算力
nielinyuan1466的博客
07-19 2万+
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti是一款高性能的消费级显卡，也具备相当强大的算力。NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti是一款高性能的消费级显卡，具备相当强大的算力。NVIDIA GeForce RTX 2060是一款中高端的消费级显卡，具备一定的算力。NVIDIA Tesla T4是一款专为高性能计算而设计的显卡，拥有强大的算力。
英伟达GPU的硬件架构——显存带宽和算力
四哥的专栏
09-07 3256
CUDA 是建立在英伟达GPU硬件架构之上的平台和编程模型。因此，就像要写好高性能的 CPU 程序，必须对 CPU 的硬件架构有一定的理解一样，我们写 CUDA 程序也必须对 GPU 有最基本的了解。
英伟达GPU算力表
clemente的博客
03-02 4863
截至2019年7月31日 英伟达GPU算力表：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
英伟达GPU算力【自用】
qq_40721108的博客
10-24 755
GPU（图形处理单元）算力的提升是驱动当代科技革命的核心力量之一，尤其在人工智能、深度学习、科学计算和超级计算机领域展现出了前所未有的影响力。2024年的GPU技术发展，不仅体现在游戏和图形处理的传统优势上，更在跨行业应用中开辟了新的可能性。以下展示的是排名前10的GPU型号。
较真：认真解读“NVIDA CUDA显卡计算能力表”
link_in_csdn的博客
07-27 6890
GPU的实际性能除了其采用的技术架构外，其芯片工艺等级、运算单元数量、“挤牙膏”的进度等其它因素有时候也会对其造成显著影响，故大家应当正确认识这个表，不要把表中的数值当成性能的绝对指标，选GPU还得自己多做功课...
GPU 英伟达GPU架构回顾
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1999 年，英伟达发明了 GPU（graphics processing unit），本节将介绍英伟达 GPU 从 Fermi 到 Blackwell 共 9 代架构，时间跨度从 2010 年至 2024 年，具体包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）、伏特（Volt）、图灵（Turing）、安培（Ampere）和赫柏（Hopper）和布莱克韦尔（Blackwell）架构。
NVIDA CUDA显卡计算能力对应表
qq_20481015的博客
11-01 1万+
来自;https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 1) CUDA-Enabled Tesla Products   Tesla Workstation Products GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C20...
怎么看自己笔记本的CUDA Compute Capability（ChatGPT-3.5）
CSA0716
10-18 1598
要查看您的笔记本电脑上的GPU的CUDA Compute Capability，可以使用NVIDIA的命令行工具 nvidia-smi 或 deviceQuery。这些工具通常在安装NVIDIA驱动程序和CUDA Toolkit后自动安装在您的系统中。
NVIDIA英伟达GPU显卡算力一览（包含Tesla和GeForce、TITAN及RTX系列等）
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qq_41070955的博客
08-27 27万+
英伟达GPU算力一览 官方说明在GPU算力高于5.0时，此计算机可以用来跑神经网络，而在优快云和网页上查找GPU算力时，没有一个比较全面的博客对目前的显卡算力做统计，而且英伟达官网链接打开真的谜一样，很慢或者直接打不开，所以用这篇博客记录一下截至到2020.8.27，一部分主流供深度学习的GPU的算力。 NVIDIA官方查找GPU算力的网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 此外，目前主流的游戏本显卡1650,1660以及1660Ti等并未出现在官网的算力表中，
NVIDIA GPU的计算能力 Compute Capability 一览
ZeroZone零域的博客
01-27 3万+
数据出处：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 提示：利用浏览器的搜索功能（Ctrl+F），查询自身GPU的计算性能 如，想知道GTX980Ti的计算能力，在搜索框中键入：GTX 980 Ti即可（注意这里有2个空格） GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20
查看显卡算力
W_chuanqi的博客
03-29 1685
显卡的Compute Capability（算力）决定了支持的CUDA版本。
GeForce Desktop Products Compute Capability
赵明明的专栏
05-18 951
geforce系列显卡计算能力值列表
GPU compute capability
vontear的专栏
11-09 1460
查询地址 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
NVIDIA GPU Compute Capability
nbxuwentao的博客
06-03 1337
所以在cmake中设置计算能力的时候可以提前查一查： GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 Tesla C2050/C2070 2.0 Tesla M40 5.2 Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3....
【GPU算力】GPU Compute Capability
cxyhjl的博客
05-21 798
GPU算力
如何查询显卡算力
GodGump的博客
08-05 2017
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。
怎么通过compute capability获取支持的cuda
12-13
要通过compute capability获取支持的CUDA版本，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，打开NVIDIA CUDA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），找到 compute capability 与 CUDA 版本的对应表。该表格显示了不同的 GPU 计算能力与支持的 CUDA 版本的映射关系。 2. 确定您的GPU的型号和计算能力。可以通过查看GPU型号和计算能力的规格手册来获得这些信息。一般来说，这些信息可在GPU的制造商网站或相关技术文档中找到。 3. 根据GPU的计算能力，找到对应的CUDA版本。查找表格中的计算能力列，找到与您的GPU计算能力相匹配的行，并在CUDA版本列中找到对应的CUDA版本号。 4. 确认您的计算能力是否满足您想要使用的CUDA版本的要求。如果计算能力满足对应CUDA版本的要求，您可以下载并安装相应的CUDA Toolkit进行开发和编译。在CUDA Toolkit中，会提供对应的CUDA库和工具，用于利用GPU进行加速计算。 总之，要通过compute capability获取支持的CUDA版本，需要查看官方网站或相关文档中的对应表格，找到计算能力与CUDA版本的映射关系，并根据您的GPU的计算能力选择相应的CUDA版本。
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