nvidia显卡查看Compute Capability

最新推荐文章于 2025-06-11 10:44:13 发布
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分类专栏： caffe学习 文章标签： caffe gencode arch 显卡计算力
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tsq292978891/article/details/80154941
本文介绍在编译Caffe时如何正确设置Makefile.config文件中的gencodearch参数以匹配NVIDIA显卡的ComputeCapability。这一步对于确保Caffe能够充分利用GPU加速至关重要。

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

编译caffe的时候,Makefile.config文件需要指定gencode arch,这个时候可以去nvidia官网查看自己显卡对应的Compute Capability.
附上链接: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

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Nsight工具‌：使用Nsight Systems和Nsight Compute分析程序性能，定位瓶颈。
Made In SQL
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本文介绍了NVIDIA Nsight性能分析工具的使用方法。主要内容包括：1）NsightSystems宏观分析，涵盖GPU利用率、内存瓶颈等指标追踪；2）NsightCompute微观指令分析，解析核函数性能指标及优化方法；3）联合分析工作流，从系统级扫描到针对性优化；4）安装配置指南和命令行操作说明；5）图形界面使用与关键性能指标解读；6）典型案例分析，如矩阵乘法和卷积优化；7）高级功能与常见问题解决。通过系统化的分析流程，可有效定位CUDA程序瓶颈并指导优化，实测案例显示优化后性能提升30-40%。文
NVIDIA显卡查看compute capabiliy
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https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA 这里有不同版本CUDA compute capabiliy对应支持的显卡型号programming guide也有简单介绍
怎么看自己笔记本的CUDA Compute Capability（ChatGPT-3.5）
CSA0716
10-18 1585
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。
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NVIDIA显卡的算力（Compute Capability）是指GPU处理通用计算任务的能力，对于需要进行图形处理之外的计算密集型任务来说非常重要，比如深度学习、科学计算等。算力的高低直接影响了这些任务的执行效率。 在查询...
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显卡算力 - json
消极的人永远是对的，积极的人选择勇往直前
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通过CUDA例程deviceQuery得到的NVIDIA GeForce RTX 4080显卡参数。
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N卡 英伟达Nvidia 显卡及其计算能力（Compute Capability）表
直达开源前线，冲冲冲！
03-10 1661
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在配置深度学习训练环境的时候，我们都需要知道自己显卡的算力是多少。 博主目前使用的电脑的显卡型号为GeForce GT 1030，如下图所示： 用优快云上找到的Nvidia官网链接去查找GeForce GT 1030的算力，链接如下： https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute 结果发现其中居然没有GeForce GT 1030，于是到百度和CSND上一通找，也没找到。 只好出去找一找。 出去用谷歌搜索关键词“GT 1030 c
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适合gpu入门同学，大牛出门左拐 一、常见gpu卡计算能力查询 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute 部分gpu计算能力： 二、计算能力是什么东东 计算能力（Compute Capability）并不是指gpu的计算性能 nvidia发明计算能力这个概念是为了标识设备的核心架构、gpu硬件支持的功能和指令，因此计算能力也被称为“SM version"。 计算能力包括主要修订号X和次要修订号Y来表示。 具有相同主版本号的设备具有相同的核心架构，例如：
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如何检查 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力？
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<think>我们被要求检查NVIDIA显卡的CUDA计算能力（Compute Capability）。根据引用[2]和引用[3]，我们可以通过以下几种方法来查看： ### 方法1：通过NVIDIA控制面板（Windows系统） 1. 在桌面右键单击，选择“NVIDIA控制面板”。 2. 点击左下角的“系统信息”。 3. 在弹出的窗口中，切换到“组件”选项卡。 4. 在“3D设置”部分，可以查看显卡的CUDA版本（注意：这里显示的是CUDA驱动版本，并非计算能力）。 5. 要查看计算能力，需要根据显卡型号去查询（见方法3）。 ### 方法2：使用NVIDIA官方文档查询 根据引用[1]和引用[3]，我们可以通过以下步骤： 1. 确定自己的显卡型号（可以在“系统信息”的“显示”选项卡中查看，或者通过设备管理器查看）。 2. 访问NVIDIA官方提供的计算能力查询页面： - 当前主流显卡：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus - 旧款显卡（Legacy）：https://developer.nvidia.com/cuda-legacy-gpus ### 方法3：使用命令行工具（适用于开发者） 如果已经安装了CUDA Toolkit，可以使用`nvidia-smi`命令查看显卡型号，然后去官方文档查询对应的计算能力。 步骤： 1. 打开命令提示符（CMD）或PowerShell。 2. 输入： ```bash nvidia-smi ``` 3. 在输出中找到显卡型号（例如：GeForce RTX 3080）。 4. 根据型号在官方文档中查找计算能力。 ### 方法4：使用CUDA示例程序（需安装CUDA Toolkit） 安装CUDA Toolkit后，可以使用`deviceQuery`示例程序： 1. 进入CUDA示例目录，例如：`C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.6\bin\win64\Release`（注意版本号可能不同）。 2. 运行`deviceQuery.exe`。 3. 在输出中查找“CUDA Capability Major/Minor version”，例如：8.6，表示计算能力为8.6。 ### 计算能力版本说明 计算能力通常以`X.Y`的形式表示，例如： - `8.6`：表示主要版本8，次要版本6。 - 这个数字决定了你的显卡支持哪些CUDA功能以及性能上限[^1]。 ### 示例：查询RTX 3080的计算能力 1. 通过`nvidia-smi`得知显卡型号为“GeForce RTX 3080”。 2. 在[CUDA GPU列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)中查找，得知其计算能力为8.6。 ### 注意事项 - 计算能力是硬件属性，与安装的CUDA驱动版本无关。 - 不同显卡型号的计算能力可能不同，即使是同一系列（如RTX 30系列）的不同型号也可能有差异。 ### 常见显卡计算能力参考 | 显卡系列 | 计算能力 | |----------------|----------| | Tesla K80 | 3.7 | | GeForce GTX 1080 | 6.1 | | Tesla V100 | 7.0 | | GeForce RTX 2080 Ti | 7.5 | | GeForce RTX 3080 | 8.6 | | GeForce RTX 4090 | 8.9 | > 注：完整列表请参考[NVIDIA CUDA GPU列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)[^1][^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何根据显卡计算能力选择CUDA Toolkit版本？ 2. 在深度学习框架中如何指定使用的计算能力？ 3. 如何升级显卡驱动以支持更高版本的CUDA？ [^1]: NVIDIA官方提供的CUDA GPU列表：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus [^2]: WIN10下查看CUDA版本和显卡信息的方法。 [^3]: 旧款显卡的计算能力查询：https://developer.nvidia.com/cuda-legacy-gpus</think>### 如何查看 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力 CUDA 计算能力（Compute Capability）是衡量 NVIDIA 显卡并行计算性能的关键指标，由"主版本.次版本"（如8.6）表示。以下是三种查看方法： --- #### 方法一：通过显卡型号查询（推荐） 1. **确定显卡型号**： - Windows：按 `Win + R` 输入 `dxdiag` → 切换到"显示"选项卡 - Linux：终端执行 `lspci | grep -i nvidia` 2. **查询计算能力**： - 访问 [NVIDIA 官方计算能力列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) - 或查看 [历史显卡计算能力表](https://developer.nvidia.com/cuda-legacy-gpus) > 例如：RTX 3080 对应计算能力 8.6，RTX 4090 对应 8.9[^1][^3] --- #### 方法二：使用命令行工具（需安装CUDA Toolkit） 1. 安装 [CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) 2. 运行检测命令： ```bash # Windows cd "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\extras\demo_suite" deviceQuery.exe # Linux /usr/local/cuda/extras/demo_suite/deviceQuery ``` 3. 在输出中查找： ``` CUDA Capability Major/Minor version number: X.Y ``` 例如 `8.6` 表示计算能力为 8.6[^1] --- #### 方法三：通过 Python 代码检测 ```python import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.cuda.current_device() capability = torch.cuda.get_device_capability(device) print(f"计算能力: {capability[0]}.{capability[1]}") else: print("未检测到 NVIDIA GPU") ``` 输出示例： ``` 计算能力: 8.6 # 表示 Ampere 架构 ``` --- ### 计算能力与架构对照表 | 计算能力 | 架构 | 代表显卡 | |----------|-------------|------------------| | 8.x | Ampere | RTX 30/40 系列 | | 7.5 | Turing | RTX 20 系列 | | 7.0 | Volta | Tesla V100 | | 6.x | Pascal | GTX 10 系列 | | 5.x | Maxwell | GTX 900 系列 | > 完整对应关系见 [NVIDIA 官方文档](https://docs.nvidia.com/cuda/ampere-compatibility-guide/index.html)[^1] --- ### 常见问题解答 1. **为什么需要知道计算能力？** - PyTorch/TensorFlow 等框架需要匹配计算能力编译 - 某些 CUDA 功能（如 Tensor Core）需要特定计算能力支持 2. **计算能力与 CUDA 驱动版本的区别** - 计算能力：显卡硬件固有属性（不可升级） - CUDA 版本：软件驱动（可升级） --- ### 相关问题 1. 如何根据计算能力选择 PyTorch 版本？ 2. CUDA 计算能力与深度学习训练性能有何关系？ 3. 多显卡系统中如何查看不同 GPU 的计算能力？ 4. 计算能力不满足要求时如何解决兼容性问题？ [^1]: NVIDIA 官方提供的计算能力与架构对照文档 [^2]: Windows 系统查看显卡信息的操作指南 [^3]: 历史 NVIDIA 显卡计算能力查询资源
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