gpu 性能容量的单位是啥

TensorFlow GPU 支持要求
最新推荐文章于 2025-07-30 13:36:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-30 13:36:40 发布 · 2.4k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#gpu

本文介绍了TensorFlow对于GPU设备的支持标准，明确指出仅支持计算能力评分为3.5及以上的NVIDIA显卡。这对于希望使用GPU加速训练深度学习模型的开发者来说是一个重要的参考指标。

http://blog.youkuaiyun.com/real_myth/article/details/44308169

TensorFlow only uses GPU devices with a compute capability greater than 3.5.

http://blog.youkuaiyun.com/continueOo/article/details/71404066
https://www.cnblogs.com/hlwfirst/p/5003466.html
https://segmentfault.com/a/1190000008234390

查了一圈也不知道，现在能确定的是，n卡官方给每个显卡都有一个评分，而虽然不知道单位是啥，但是还算可以利用，比如tensorflow官方建议要运行必须评分在3.5分以上。

52、性能评估：深入探索GPU分段排序算法
3a9bq4r8t2y的博客
06-27 162
本博客深入探讨了GPU分段排序算法的性能评估与优化策略。通过在多种GPU架构上进行实验，分析了吞吐量、延迟、资源利用率和功耗等关键指标。文章重点讨论了不同段长度下的内核选择策略以及内存访问模式对性能的影响，并提出了动态调整内核、减少切换开销和优化内存访问的具体优化方法。实验结果显示，优化后的算法在多个GPU平台上均实现了显著的性能提升，特别是在GeForce RTX 4090上的吞吐量提升了60%。
gpu的单位表示_现代企业中的GPU计算!
weixin_39530149的博客
12-21 483
从电子工程领域来讲，GPU是一种专门设计，主要用于图形信号处理的单芯片处理器。在独立显卡中， 一般位于PCB板的中心。与之对应的是使用计算机中央处理器的CPU。很久以前，显卡还叫做图形加速器，并不是计算机的核心部件，后来随着人们对图形显示的要求越来越高，尤其是广大游戏玩家对游戏体验的近乎疯狂的追求，显卡才普及开来。现今，随着高性能计算的需求增加、深度学习新一轮浪潮的兴起，支持大规模并行计算的 GP...
gpu的单位表示_GPU编程1--GPU中的基本概念
weixin_42134878的博客
12-30 706
硬件资源在硬件上，GPU的资源有SP和SM。SP：最基本的处理单元，streaming processor，也称为CUDA core。最后具体的指令和任务都是在SP上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个SP同时做处理。我们所说的几百核心的GPU值指的都是SP的数量；SM：多个SP加上其他的一些资源组成一个streaming multiprocessor。也叫GPU大核，其他资源如：warp s...
算力单位TFLOPS是什么？一张图看懂GPU性能关键指标
cdjiyuntx的博客
07-30 2082
理解TFLOPS是掌握GPU算力的第一步，但真正决定性能的是“核心数×频率×架构×功能单元×显存”的组合拳。下次选GPU时，别只看宣传的TFLOPS数值，结合自己的使用场景（游戏/AI/设计），再核对显存、核心单元等指标，才能避开“参数陷阱”，选到最适合的硬件。
什么是GPU？GPU和显卡的关系？GPU国产化布局？
张巧龙的博客
11-07 2万+
要说有什么芯片产品最引数码达人关注，那必然是GPU。GPU是个热闹异常的市场。围绕GPU/显卡玩梗也成为数码爱好者茶余饭后的一项乐趣：“超低功耗，极致色彩，曲面细分””矿卡论斤卖““一卡一栋楼，两卡毁地球，三卡银河系，四卡创世纪”。它曾一度挑战甚至超越同时期的CPU，它曾让无数游戏玩家为之疯狂，它曾向更深、更广领域延伸触角。[1]因为国外厂商长期垄断，国内对自主GPU的期盼越来越强烈。本文是“国产...
GPU 计算能力（Compute Capability）那些事儿 以及 编译caffe/pytorch/tensorflow时怎样设置计算能力？
wohenibdxt的博客
05-02 1万+
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：
AI硬件加速：CPU vs GPU性能对比
AI天才研究院
12-02 1360
AI硬件加速：CPU vs GPU性能对比 关键词：人工智能、硬件加速、CPU、GPU、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战 摘要： 本文将深入探讨AI
GPU核心性能指标
Charles Ren's Tech Blog
04-08 2万+
内存科普 CPU缓存分为三类，一级缓存(L1)、二级缓存(L2)和三级缓存(L3)。CPU在实际数据读取中重要的却是一级缓存，因为一级缓存速度最快，二级缓存其次，三级缓存最慢，只是三级缓存的容量最大。 DDR1,DDR2,DDR3内存条(DDR是Double Data Rate双倍速率同步动态随机存储器的英文缩写)就是俗称的一二三代内存条。这三种内存条工艺不同，接口不同，性能不同，互不兼容。要区分它们，也不难。内存条可以用在CPU内存或者GPU显存中。比如 the NVIDIA Tesla M2050 GP
gpu性能指标
最新发布
09-11
首先，用户的问题是："我想查找GPU的性能指标相关信息 请问GPU性能指标有哪些"。根据系统级指令，我需要使用中文回答，并确保所有数学表达式使用$...$格式，独立公式用$$...$$。 用户提供了三个引用： - 引用[1]：...
快速了解电脑GPU性能—CUDA-Z-GPU信息查看器
- GPU功耗：显示GPU的功率消耗，通常以瓦特(W)为单位。 4. **性能测试**： - 通过内置的性能测试，用户可以快速评估其GPU的性能水平，包括浮点运算和内存访问速度等。 5. **运行时信息**： - CUDA版本：显示...
GPU相关知识
yangjingyi0730的博客
06-23 1295
GPU（Graphics Processing Unit，简称GPU），是进行图像运算工作的微处理器。 中心处理器（CentralProcessing Unit, CPU）是计算机系统的计算和控制核心，在轨道设计中使用计算机程序进行研究和仿真都依赖于CPU的强大计算能力，是研究者经常接触并且熟悉的概念。图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）是计算机设备中用来
【认识 NVIDIA GPU】GPU相关基础概念介绍
热门推荐
ChenYX的博客
11-15 20万+
NVIDIA作为GPU这一概念的开创者，其GPU被广泛运用在娱乐、教育、医疗、边缘计算、数据分析等领域。本文针对N卡的入门相关概念进行介绍。本文对Nvidia GPU 相关概念进行了解释，对于Nvidia GPU的运行原理以及使用CUDA进行GPU编程有了相关的基础认识。
深度学习，CPU、GPU、DSP、FPGA运算能力对比
打怪升级ing
07-02 2万+
一：CPU一般来讲最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。二：DSPdsp虽然主频不如cpu,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比cpu强。当然现在出现了带专用乘法器的cpu，dsp...
数据中心网络中的40GBASE-T
weixin_34132768的博客
06-05 520
数据中心网络基础设施正在见证由不断增长的带宽和网络性能需求推动的变革。10 千兆位以太网是当今数据中心的实际标准，而 40G 以太网的采用率越来越高。虽然 40G 以太网标准已存在于 SM 光纤和基于 MPO的 MM 光纤电缆中，标准化组织目前正在铜质双绞线系统上开发 40GBASE-T 以太网。如此高的网络速度对电缆部件和电缆系统提出了严格的性能要求。本文介绍了在确保安装的电缆拥有充足性能方面的...
GPU系列(四)-常用 GPU 运维及故障处理
sre救赎之路
05-02 6318
看到有 NVlink、NVSwitch 报错，或者报nvidia-smi 找不到 device handle，Unknown Error 错误，或者重启之后少卡。执行以下命令，能直接看到 GPU 编号及温度。除了一些物理的方法，从纯软件层考虑，可以直接将温度超过阈值的 GPU 上面的应用程序杀掉，使其更换到其他的 GPU 上。启用 nvidia-persistenced 持久模式，让驱动程序保持加载状态，可以很大幅度的缓解这个问题。因为 Pod 中的 cuda 版本过低，与节点上的 cuda 版本不匹配。
1分钟让你看懂GPU参数指标
HPC_factory的博客
09-11 3779
当两辆A800卡车通过nvlink技术相连时，它们实现了显存容量的共享，就像是两个货车的货厢合并成了一个超大的货厢，能够容纳更大的货物。这对于当今的大型模型尤为关键，好比一个巨大的家具，单张GPU的显存难以容纳，但通过多卡互联扩展显存，就能轻松应对。不同数据类型就像是不同类型的货物，轻质的木板（FP16）与沉重的钢卷（FP32）对运输能力的需求大相径庭。带宽越大，装卸一整车货物所需的时间就越短。A800 SXM采用的HBM2e显存类型，其高达2TB/s的带宽，就像是装备了自动装卸系统的货车，效率惊人；
从宇宙大厂实习生投毒GPU集群来快速了解GPU各性能参数
分享技术，记录思考和感悟
10-25 1491
可能会有很多人像我一样，之前对GPU不太了解，有些人可能也不知道为什么要用GPU而不是CPU，又有什么区别？以及GPU的怎么衡量他的性能，有哪些类型的GPU，大模型训练一般常用什么等级的显卡，等等这些基础的问题。
常见的 DCGM 设备级别指标及其含义
Dennis-Chen的博客qN@&cVw)6M#a
05-11 849
在大规模 GPU 集群运维与性能调优中，精准、全面地了解每块显卡的运行状态和健康状况至关重要。NVIDIA 数据中心 GPU 管理 (DCGM) 提供了一系列关键指标，用于监控显存错误、硬件利用率、温度、能耗以及互联带宽等多维度信息。及时发现与定位ECC 内存错误与硬件故障，保障系统稳定性；量化计算与传输负载，优化任务调度与资源分配；监控温度与能耗，平衡性能与功耗，延长设备寿命；洞察互联带宽与链路质量，提升多 GPU 协同效率；跟踪虚拟化授权与驱动错误，确保虚拟化环境与驱动可靠性。
gpu的单位表示_GPU中的几个基本概念
weixin_39582569的博客
12-21 1745
物理概念：streaming processor(sp): 最基本的处理单元。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个threadWarp：warp是SM调度和执行的基础概念，通常一个SM中的SP(thread)会分成几个warp(也就是SP在SM中是进行分组的，物理上进行的分组)，一般每一个WARP中有32个t...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值