GPU算力查询与比较

夏天的爱人是绿色

于 2021-12-15 16:48:49 发布

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分类专栏： GPU学习文章标签：深度学习神经网络 pytorch

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本文探讨了GPU算力的查询方法，并通过对比实验展示了在不同数据规模下，GPU相对于CPU在矩阵相加等SIMD运算中的优势。随着数据量增加，GPU的计算效率优势更为显著，尤其在处理大规模数据和复杂计算时。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、GPU算力查询

常见计算能力如下：

GPU	Compute Capability	GPU	Compute Capability
Tesla K80	3.7	Tesla K80	3.7
Tesla K40	3.5	Tesla K40	3.5
Tesla K20	3.5	Tesla K20	3.5
Tesla C2075	2.0	Tesla C2075	2.0
Tesla C2050/C2070	2.0	Tesla C2050/C2070	2.0
Tesla P100	6.0	Tesla P100	6.0
Tesla P40	6.1	Tesla P40	6.1
Tesla P4	6.1	Tesla P4	6.1
Tesla M40	5.2	Tesla M40	5.2
Tesla K80	3.7	Tesla K80	3.7
Tesla K40	3.5	Tesla K40	3.5
Tesla K20	3.5	Tesla K20	3.5
Tesla K10	3.0	Tesla K10	3.0
Quadro P6000	6.1	Quadro P6000	6.1
Quadro P5000	6.1	Quadro P5000	6.1
Quadro M6000 24GB	5.2	Quadro M6000 24GB	5.2
Quadro M6000	5.2	Quadro M6000	5.2
Quadro K6000	3.5	Quadro K6000	3.5
Quadro M5000	5.2	Quadro M5000	5.2
Quadro K5200	3.5	Quadro K5200	3.5
Quadro K5000	3.0	Quadro K5000	3.0
Quad