NVIDIA GPU 计算能力

最新推荐文章于 2025-06-03 13:47:07 发布
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原文链接：https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9056581.html

本文列举了多种 NVIDIA GPU 的架构代号及其对应的计算能力版本，包括 Tesla V100、GTX 2080 和 GTX 10 系列等，适用于不同应用场景与需求。

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原文链接：https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9056581.html

Tesla V100
# ARCH= -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]

GTX 2080
# ARCH= -gencode arch=compute_72,code=sm_72 -gencode arch=compute_72,code=compute_72


GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060, GTX 1050, GTX 1030, Titan Xp, Tesla P40, Tesla P4
# ARCH= -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_61,code=compute_61

GP100/Tesla P100 DGX-1
# ARCH= -gencode arch=compute_60,code=sm_60

For Jetson Tx1 uncomment:
# ARCH= -gencode arch=compute_51,code=[sm_51,compute_51]

For Jetson Tx2 or Drive-PX2 uncomment:
# ARCH= -gencode arch=compute_62,code=[sm_62,compute_62]

 

nvidia官方查询链接：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

复现论文代码时，出现nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘)
Lucky
11-22 1746
复现论文代码时，出现nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75'可能因为自己GPU太新，cuda版本不支持 可能因为自己GPU太新，cuda版本不支持 我的cuda版本是9.1，所以我又安装了一个cuda10.0版本 1. 下载cuda10.0版本 官网地址：链接: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=
NVIDIA GPU MIG多实例&Multi-Instance GPU-中文用户指南
qq_27815483的博客
07-31 3819
本文主要的目的是介绍NVIDIA GPU MIG背后的概念、部署考虑因素，并提供MIG管理示例，以展示用户如何在支持MIG的GPU上运行CUDA应用程序。
Linux安装detectron2出现nvcc fatal : Unsupported gpu architecture compute_75
kelly1250230225的博客
05-31 1433
我的电脑python3.6.9,pytorch1.4,opencv4.2，具体安装方式可以自行百度 参考链接 基本配置及版本要求 1.OS: Linux 或 macOX 2.Python>=3.6 3.PyTorch>=1.4 4.opencv(python 版）(可选)，用于demo运行和可视化 5.安装pycocotools 查看pytorch是否能调用GPU import torch, torchvision print(torch.__version__, torch.cuda.is_a
GPU算力揭秘：用大白话带你理解GPU的算力计算方式
最新发布
2401_85390073的博客
06-03 1191
本文深入解析GPU算力的计算原理，以NVIDIA A100为例介绍算力计算公式（FLOPS=CUDA核心数×频率×运算系数），区分TFLOPS与TOPS的应用场景。文章对比新旧架构差异，分析显存带宽瓶颈，并指出实际应用中需考虑软件优化、功耗等因素。最后提供AI大模型学习路线和资源获取方式，涵盖系统设计、提示词工程到行业应用的完整知识体系。
cmake编译caffe：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75'
xunan003的博客
05-30 1万+
运行MobileNet-YOLO（https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO）时 由于博主显卡为RTX2080，计算能力为7.5，所以需要在cmake/Cuda.cmake文件中添加： 第7行：set(Caffe_known_gpu_archs "20 21(20) 30 35 50 60 61 75") (备注：75为添加的值) 第74行：添加 ...
问题解决：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘
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nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘
m0_46429066的博客
04-30 916
问题：在安装detectron2过程中，build报错，从原来的TITAN XP迁移到TITAN RTX, 通过查阅资料：detectron2和nvcc报错的描述，发现XP计算能力是7.0， RTX计算能力是7.5，而我使用的是CUDA9.0, 只支持最高7.0的算力，所以会出现7.5不支持的情况； 解决办法：在setup.py文件中，增加两行代码： extra_compile_args["nvcc"] = ['--gpu-architecture=compute_70','--gpu-code=sm_7
NVIDIA GPU Computing SDK
08-13
《NVIDIA GPU Computing SDK——开启GPU计算新纪元》 NVIDIA GPU Computing SDK，全称为NVIDIA图形处理器计算软件开发工具包，是NVIDIA公司推出的一套完整的开发平台，旨在帮助程序员充分利用NVIDIA GPU（图形...
NVIDIA GPU Computing Toolkit.7z
09-20
NVIDIA GPU Computing Toolkit，简称NVIDIA CUDA Toolkit，是NVIDIA公司为开发者提供的一套全面的开发工具，旨在帮助程序员充分利用GPU（图形处理器）的强大计算能力，进行高性能计算和并行编程。该工具包在"cuda_...
各大计算机制造商与云服务提供商均采用NVIDIA GPU.pdf
07-24
2. 云服务提供商的GPU应用：云服务提供商如百度云、阿里云和腾讯云等采用NVIDIA GPU，这表明云计算服务提供商在构建和提供计算资源时，GPU由于其强大的并行处理能力，被用于加速计算密集型任务，如AI和HPC。...
大白话解释Nvidia GPU卡算力是怎么算出来的
专注大数据、云计算、人工智能、机器人领域技术传播
04-19 1048
TFLOPS：中文翻译“万亿次浮点运算每秒”，浮点运算就是计算机做小数运算的一种方式，在很多复杂的计算任务中，比如科学研究、图形渲染、人工智能训练等，都需要进行大量的小数运算。TFLOPS 这个指标就是用来衡量计算机硬件（像 CPU、GPU 等）在一秒钟内能够完成多少万亿次这样的浮点运算。这个数值越高，说明硬件的计算能力越强，能更快地完成复杂的计算任务。所以，TFLOPS的高低直接决定了处理器的计算效率和速度。TOPS：中文翻译“ “万亿次操作每秒”。
nvcc fatal: Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘
诺有缸的高飞鸟的博客
01-05 923
编译colmap 3.8时报错nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_75'
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75'
qq_38343151的博客
05-01 1810
Had the same problem and got to the bottom of it. My configuration is a Tesla T4 with 410.92 driver and CUDA 9.2, Ubuntu 18.10. The thing is, the torch installer tries for some reason to use the highe...
cuda版本和ARCH计算力匹配，caffe nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘
邹九的个人博客
12-19 1479
在2080ti安装caffe的时候，编译报错了的，主要是ARCH不支持compute_75，这个主要还是cuda的版本过低导致的，要使用大于9.0的版本 各个cuda版本和arch对应的情况 Turing Compatibility Guide :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com)https://docs.nvidia.com/cuda/turing-compatibility-guide/index.html#verifying-turing-compa
caffe 编译遇到 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘
Mr_Yoky的博客
07-14 1362
cuda版本为9.0，GPU为1660 SUPPER 本应该安装cuda 10.2，但通过修改caffe源码的cuda.cmake可以实现编译 1.第59行 改为 set(__archs_names "Kepler" "Maxwell" "Pascal" "All" "Manual") 2.第75行 改为 elseif(${CUDA_ARCH_NAME} STREQUAL "Pascal") set(__cuda_arch_bin "75") 3.第97行 set(_...
解决问题使用nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘
牛肉胡辣汤
11-29 2531
如果发现当前的 CUDA 版本不支持你的 GPU 架构，那么你需要更新 CUDA 到一个支持你的 GPU 架构的版本。首先，你需要卸载当前的 CUDA 版本。不同版本的 CUDA 支持不同的 GPU 架构，如果 GPU 架构超出了 CUDA 版本的支持范围，就会出现这个错误。然后，你可以查阅 NVIDIA 官方文档，找到该版本所支持的 GPU 架构，并确认你的 GPU 是否在支持列表中。请注意，这种做法可能会导致生成的代码不能充分利用 GPU 的性能和特性，因为它们是为支持的 GPU 架构进行了优化的。
GPU计算性能
吴建明wujianming_110117
08-13 921
GPU计算性能 单核CPU无论在PC端，还是服务器上，基本上已经退出历史舞台，目前主流的计算平台是使用多核(multiple cores)的CPU，以及众核(many cores)的GPU。另外处理器与内存访问速度差距也不断增大，为克服访存瓶颈，主要采用两种方法。其中多核CPU与单核CPU，都是利用Cache来掩盖访问系统内存的延迟，以减轻访存带宽的压力，其芯片的较大面积也都贡献给Cache。在另一端，GPU通过同时运行很多简单的线程，不使用或者只利用相对较小的Cache，而主要通过线程间的并行(Threa
如何查看GPU的计算能力？
斯坦福的兔子的博客
02-14 1万+
GPU的计算能力是不同型号的GPU的固有属性，和cuda版本无关。 想要知道GPU计算能力只需要点击英伟达官网的链接【各种型号GPU计算能力】。
nvidia 英伟达 显卡 GPU 的计算能力
weixin_44493841的博客
02-24 1866
nvidia 英伟达 显卡 GPU 的计算能力 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus
nvidia gpu计算能力测试
03-27
<think>好的，我需要帮助用户了解如何测试NVIDIA GPU的计算性能。首先，我应该整理用户提到的引用内容，看看有哪些工具和方法已经被提到。引用[1]提到了Cinebench、PassMark PerformanceTest和Geekbench，不过这些主要是CPU测试工具，可能不直接适用于GPU，但用户的问题是关于GPU的，所以需要更相关的工具。引用[2]提到AMD的Radeon GPU Profiler，但用户询问的是NVIDIA GPU，所以可能需要转向NVIDIA自家的工具。引用[3]强调基准测试工具和实际项目测试的重要性，关注训练时间、推理速度等指标。引用[4]列出了多个NVIDIA GPU型号，说明测试可能需要针对不同型号进行调整。 接下来，我应该考虑NVIDIA GPU常用的测试工具。例如，NVIDIA提供了Nsight Systems和Nsight Compute用于性能分析，这些工具可以监控GPU使用率、内存带宽等。此外，基准测试工具如CUDA-Z和GPU-Burn可能有用。还有第三方工具比如TensorFlow的基准测试脚本和PyTorch的Profiler，适用于深度学习场景。 用户需要具体的测试方法，可能包括理论计算能力测试和实际应用测试。理论测试方面，使用CUDA的deviceQuery示例可以获取硬件规格，而实际测试可能涉及运行深度学习模型或HPC应用。同时，基准测试工具如NVIDIA的官方工具和第三方工具应该分别介绍。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并引用用户提供的参考资料。例如，在讨论基准测试时，引用[3]提到的关注训练时间、推理速度等指标，可以强调这些方面的重要性。同时，引用[4]中的不同GPU型号可能需要不同的测试方法，可以建议用户根据具体型号选择合适的工具和测试场景。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索。例如，如何选择适合的基准测试工具，或者如何分析测试结果中的性能瓶颈。这些问题需要基于回答内容，引导用户深入了解。 需要检查LaTeX格式是否正确，所有数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个回答中可能不需要太多数学公式，除非涉及到计算指标。此外，引用标识要正确添加，比如在提到基准测试时引用[^3]，在提到不同GPU型号时引用[^4]。 总结回答结构：首先介绍测试工具，然后分理论和应用测试方法，接着分析性能指标，最后注意事项和相关问题。确保每个部分都有对应的引用支持，并正确标注。</think>### NVIDIA GPU计算性能测试方法 #### 一、测试工具与基准评测工具 1. **NVIDIA官方工具** - **Nsight Systems/Compute** 用于性能分析，支持跟踪GPU内核执行、内存使用、指令级优化等。例如，使用Nsight Systems可生成时间轴视图，定位计算瓶颈[^2]。 ```bash nsys profile --stats=true ./your_cuda_app ``` - **CUDA Toolkit内置工具** `nvprof`（旧版）和`ncu`（NVIDIA Compute Sanitizer）提供内核执行时间、寄存器占用等指标。例如： ```bash ncu --metrics sm_efficiency ./your_kernel ``` 2. **第三方基准测试工具** - **Rodinia Benchmark** 包含多种并行计算模式（如K-means、BFS），用于测试GPU的通用计算能力。 - **TensorFlow/PyTorch基准测试** 运行标准模型（如ResNet-50）测试训练/推理吞吐量。例如，PyTorch的`torch.utils.benchmark`模块支持逐层性能分析[^3]。 3. **理论峰值计算** GPU的**理论浮点性能**可通过公式计算： $$ \text{FP32 TFLOPs} = \text{流处理器数} \times \text{核心频率（GHz）} \times 2 \times 10^{-3} $$ 例如，NVIDIA A100的FP32性能为$6912 \text{ cores} \times 1.41 \text{ GHz} \times 2 = 19.5 \text{ TFLOPs}$。 #### 二、测试方法 1. **理论性能测试** - 使用`deviceQuery`（CUDA Samples）获取硬件参数： ```bash ./deviceQuery | grep "CUDA Capability" ``` - 运行**HPL（High Performance Linpack）**测试双精度浮点性能。 2. **实际应用场景测试** - **深度学习训练**：通过`nvprof`监控显存带宽利用率（`dram_throughput`）和SM活跃率（`sm_efficiency`）[^3]。 - **科学计算**：测试CUDA核函数在流体动力学（如LAMMPS）中的加速比。 #### 三、关键性能指标 | 指标 | 工具/方法 | 参考标准 | |--------------|----------------------------|--------------------| | FP32/FP64 | HPL、Nsight Compute | 接近理论峰值 | | 显存带宽 | `bandwidthTest`（CUDA） | 80%以上为优 | | 延迟敏感性 | STREAM Benchmark | 低延迟高吞吐 | #### 四、注意事项 1. **环境配置**：关闭无关进程，固定GPU频率（`nvidia-smi -lgc`），避免动态Boost干扰[^3]。 2. **结果对比**：参考NVIDIA官方白皮书（如A100架构指南）中的基准数据[^4]。 3. **瓶颈分析**：若计算利用率低于70%，需检查内存访问模式或线程调度策略。
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