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

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。

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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

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