常见英伟达不同系列显卡算力（最新）

已于 2025-03-14 16:00:31 修改
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文章标签： 人工智能 深度学习
于 2025-03-14 15:55:54 首次发布
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ＮＶＩＤＩＡ显卡算力表－－nvidia显卡算力表
pvmsmfchcs的博客
10-23 7065
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41070955/article/details/108269915。官方链接：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
英伟达 RTX 5090 显卡赋能医疗大模型：变革、挑战与展望
AllenLV的博客
01-07 4964
2025年1月7日，英伟达在CES 2025展会上发布了RTX 5090显卡，这款显卡凭借其强大的AI计算能力和硬件性能，成为医疗大模型领域的重要推动力。RTX 5090不仅具备920亿个晶体管和4000 AI TOPS的算力，还支持DLSS 4技术和32GB GDDR7显存，为医疗大模型的训练和推理提供了前所未有的支持
NVIDIA GPU 运算能力列表
凌风探梅的专栏
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FROM：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA GPUs NVIDIA GPUs power millions of desktops, notebooks, workstations and supercomputers around the world, accelerating computationally-i
N卡 英伟达Nvidia 显卡及其计算能力（Compute Capability）表
最新发布
weixin_52582710的博客
03-10 857
某些库或软件对显卡算力有要求，可参考下表核对。比如：AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡。
NVIDIA 显卡算力 统计表
weixin_NineDays66
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显卡性能介绍
NvidiaGeForce系列显卡算力表（sm表）
guangqianzhang的博客
01-11 1万+
更新于2024.1.11。
Nvidia GPU 最新计算能力表（CUDA Compute Capability）
欢迎关注，共同进步！
05-28 2万+
Jetson Products GPUCompute CapabilityJetson AGX Xavier7.2Jetson Nano5.3Jetson TX26.2Jetson TX15.3Tegra X15.3 GeForce and TITAN Products GPUCompute CapabilityGeForce RTX 30908.6GeForce RTX 30808.6GeForce RTX 30708.6NVIDIA TITAN RTX7.5Geforce RTX 2080 Ti7.5G
第十代英伟达显卡
05-12
英伟达第十代显卡是该公司在图形处理领域的一个重要里程碑，涵盖了广泛的性能层次，以满足不同用户的需求。这一代显卡的命名规则相当复杂，但同时也为消费者提供了清晰的性能定位线索。 首先，让我们来看一下最高端...
英伟达A100 GPU的核心数，Tesla系列
ZJQ的博客
07-30 493
技术架构：A100基于NVIDIA Ampere架构，是NVIDIA数据中心平台的引擎。该架构针对AI推理进行了优化，提供了更高的计算密度和更低的延迟。核心数：A100拥有6912个CUDA核心，为深度学习等计算密集型任务提供强大的计算能力。此外，还配备了432个Tensor Core，支持Tensor Float 32（TF32）和混合精度（FP16）计算，显著提升深度学习训练和推理的速度。显存：A100提供多种显存配置，包括40GB、80GB和160GB的HBM2e高速显存选项，内存带宽高达。
从零开始大模型开发与微调：Nvidia 10_20_30_40系列显卡选择的GPU版本
AI天才研究院
10-02 1139
从零开始大模型开发与微调：Nvidia 10/20/30/40系列显卡选择的GPU版本 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍
人工智能任务11-Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择，各自的配置详细与架构详细介绍，分别运用于哪些项目场景
微学AI的博客
10-14 5768
在当今高速发展的科技领域，尤其是人工智能、图形渲染、科学计算等行业，高性能计算的需求日益增长，而Nvidia作为图形处理器（GPU）领域的领头羊，其系列显卡成为了众多专业人士与爱好者的首选。本部分旨在为读者提供一个全面的Nvidia系列显卡选择的概览，深入探讨为何深入解析这些显卡至关重要，以及正确选择显卡对于提升工作效率和优化项目成本的意义。在深入探讨 NVIDIA B100 显卡之前，有必要明确其市场定位——专为数据中心设计的高效能计算（HPC）与人工智能（AI）加速器。
【NVIDIA GPU Compute capability】Tesla/GeForce/TITAN/RTX系列等
qq_43298381的博客
03-06 307
NVIDIA英伟达GPU显卡算力一览（包含Tesla和GeForce、TITAN及RTX系列等）
NVIDIA显卡（GPU）性能参数一览表
laedreams的博客
04-23 1万+
列举了NVIDIA29款主流显卡（GPU）的性能参数及价格，供大家在选购时参考。（若有错误，也请指正）
最新NVIDIA英伟达GPU显卡算力表
专注于人工智能领域的小何尚
09-15 4万+
随着深度学习的火热, 显卡也变得越来越重要. 而我们在安装各种各样的适配显卡的软件工具时, 都会提到一个显卡算力的概念.
NVIDIA英伟达GPU显卡算力一览（包含Tesla和GeForce、TITAN及RTX系列等）
热门推荐
qq_41070955的博客
08-27 26万+
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，
cuda 计算能力查询表
Allyli0022的专栏
01-20 2万+
1) CUDA-Enabled Tesla Products Tesla Workstation Products GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 Tesla C2050/C20
较真：认真解读“NVIDA CUDA显卡计算能力表”
link_in_csdn的博客
07-27 6724
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...
英伟达GTXA系列显卡
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### 关于NVIDIA GTX A系列显卡的技术规格与信息 目前市场上主要的独立笔记本电脑图形处理单元品牌为NVIDIA和AMD，其中专注于NVIDIA产品线的研究更为常见[^1]。然而，在具体讨论到GTX A系列时需要注意的是，实际上并不存在名为“GTX A系列”的官方命名序列。 可能存在的混淆来源于不同代际的产品或是其他特定型号中的“A”字母标记，比如某些专业级或面向数据中心市场的Quadro RTX A系列等。对于消费级别的GeForce GTX系列产品而言，并无直接冠以“A系列”的实例存在。 #### 可能引起误解的原因分析 - **市场宣传材料差异**：厂商可能会通过不同的营销手段来突出产品的特性，有时会采用一些非正式名称。 - **技术迭代更新**：随着技术的进步和发展，旧有的命名方式会被新的体系所取代，这可能导致资料查询上的困难。 为了获取最准确的信息建议查阅最新的官方文档或者访问[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/)进行确认。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_nvidia_product_info(): url = "https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 这里仅作为示例展示如何抓取网页数据，实际应用需遵循网站API接口规范 product_listings = [] for item in soup.select('.product-list-item'): title = item.find('h2').text.strip() description = item.find('p').text.strip() product_listings.append((title, description)) return product_listings[:5] print(get_nvidia_product_info()) ```
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