Nvidia的显示GeForce GT 1030的算力(compute capability)到底是多少?(附查询自己显卡算力的方法)

如何查询GPU算力:以GeForce GT1030为例
本文介绍了在配置深度学习环境时如何查找显卡的算力,以GeForce GT1030为例,通过Nvidia官网和维基百科等途径,最终确定其算力为6.1。并提供了查询自己显卡算力的两种方法。

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 compute capability”很快便有了答案。

答案见下面的截图:

 从上面的截图中可以看出,GT1030的算力为6.1

上面截图的网页链接如下:

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

对了,上面这个链接是维基百科的,貌似中国局域网无法访问...当然作为一名程序员,博主肯定是可以访问到的啦!如果你也想到外面的世界看看的话,博主推荐一个已经使用了两年多的工具给大家,稳定可靠并且每天签到可以免费获取100M流量哦,点此注册然后下载这个工具哦。这个工具的截图如下:

 

 

从以上这个过程我们还可以总结出查询自己显示算力的方法

1 到Nvidia的官网上去查找,链接如下:
https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute

2 找到自己显示的GPU型号,然后到维基百科的下面这个页面查找:
https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

<think&gt;我们正在回答用户关于如何查询NVIDIA GPUCompute Capability)的问题。 根据用户提供的引用[1]中的信息,我们知道某些GPU的可能低于要求(例如2.1),而最低要求可能是3.0。因此,我们需要指导用户如何查询自己GPU的方法有多种,我们将提供几种常见的方法,包括使用命令行工具、查看官方网站以及通过编程方式(如PyTorch)查询。 注意:在回答中,我们将按照要求使用LaTeX格式,并且确保结构清晰。</think&gt;### 如何查询 NVIDIA GPU 的 Compute CapabilityCompute Capability)是 NVIDIA GPU 硬件架构的代际标识,决定了 GPU 支持的 CUDA 特性和性能上限。以下是三种常用查询方法: #### 方法一:使用官方查询工具(推荐) 访问 NVIDIA 官方数据库,按型号查询: 1. 打开 [NVIDIA CUDA GPU 列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) 2. 在 "CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products" 表格中查找您的 GPU 型号 3. 在 "Compute Capability" 列查看对应值 ![](https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/cuda/images/arch-grid.png) #### 方法二:通过命令行查询(需安装驱动) ```bash # Linux/macOS nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv # Windows nvidia-smi -q | findstr "Compute" ``` 输出示例: ``` compute_cap 8.6 ``` 表示为 8.6(RTX 30 系列)[^1] #### 方法三:编程查询(Python) ```python import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda:0") # 获取(格式:主版本.次版本) capability = torch.cuda.get_device_capability(device) print(f"Compute Capability: {capability[0]}.{capability[1]}") else: print("CUDA device not found") ``` #### 常见 GPU 对照表 | GPU 系列 | | 代表型号 | |------------------|------|------------------| | Tesla K80 | 3.7 | 服务器 GPU | | GTX 900 系列 | 5.2 | GTX 980 Ti | | RTX 20 系列 | 7.5 | RTX 2080 Ti | | RTX 30 系列 | 8.6 | RTX 3080/3090 | | RTX 40 系列 | 8.9 | RTX 4090 | &gt; **关键提示**:深度学习框架(如 PyTorch)要求最低支持,例如 CUDA 11.x 需 ≥ 3.5。若出现类似 `requires capability &gt;= 3.0 but device has 2.1` 的错误,说明您的 GPU 过旧[^1]。 ```mermaid graph LR A[查询] --&gt; B{方法选择} B --&gt; C[官网查询] B --&gt; D[命令行] B --&gt; E[编程查询] C --&gt; F[无需安装] D --&gt; G[需驱动] E --&gt; H[需PyTorch] ```
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