cuda預留算力

A. gtx 1660 的cuda計算能力是多少

當然支持。之前持續跑了一個星期tensorflow，任務管理器可以看到Cuda佔有率100%，電費都多了20塊錢。
tensorflow顯示GTX 1660的計算能力為7.5。應該沒這么高，估計6.1。
使用其GPU計算1000萬的矩陣乘法，速度大概是CPU( i59代) 的200倍。

B. gpu計算能力1.0是什麼意思

計算能力是Nvidia公司在發布CUDA（統一計算架構，Compute Unified Device Architecture，一種對GPU進行編程的語言，類似於C語言對CPU進行編程）時提出的一個概念。因為顯卡本身是一個浮點計算晶元，可以作為計算卡使用，所以顯卡就具有計算能力。不同的顯卡具有不同的計算能力，為了以示區分，Nvidia就在不同時期的產品上提出了相應版本的計算能力x.x。計算能力1.0出現在早期的圖形卡上，例如，最初的8800 Ultras和許多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，與這些顯卡相應發布的是CUDA1.0。今天計算能力1.0已經被市場淘汰了。此後還有計算能力1.1，這個出現在許多9000系列圖形卡上。計算能力1.2與GT200系列顯卡一起出現，而計算能力1.3是從GT200升級到GT200 a/b修訂版時提出的。再往後還有計算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新發布的版本是計算能力6.1，由最新的帕斯卡架構顯卡所支持，同時CUDA版本也更新到CUDA8.0。

對於普通用戶無需關心顯卡的計算能力，只有GPU編程人員在編寫CUDA程序，對GPU的計算進行開發時才關心這個問題。只要知道自己電腦所帶的顯卡型號就能查詢到相應的計算能力，這里貼上官方網址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

C. 深度學習顯卡怎麼看CUDA compute capability

該項目的計算力，GTX1080TI算力6.1/3.7，約K80的1.64倍
目前深度學習比較熱門的卡：RTX2080TI，RTX2070（多路），GTX1080TI目前退市不容易買到多張。（二手另說）
*CUDA平台的深度學習，顯卡主要看：單精度浮點運算，顯存，Tensor Core（圖靈架構與伏特架構才有，RTX系列與TITAN V）
*Tesla主要穩定性與一些特殊功能上,雙精度（目前這個深度學慣用的少），跑單精度與半精度浮點運算優勢不大，價格昂貴（想要超過GTX1080TI算力，需要Tesla V100，一張幾萬）

D. quadro 600顯卡有gpu運算能力嗎

呵呵，這是專業顯卡最基本的參數，Q600的CUDA並行處理器核心是96個。

E. 算力的大小是怎麼評估的

您好，您說的應該是某些區塊鏈平台所謂的算力吧，現在這種平台其實他們的演算法參差不齊，國內真正的區塊鏈平台實際上是零，這種算力是根據用戶的活躍度，以及其他的一些統計率值計算的。

F. 新買了GTX960，跑CUDA的時候VS2013說我的顯卡計算能力不到3，能調的都調了，本人初學，誰幫看看，謝謝！

我不太清楚這個評分標准，但關於CUDA知道一點。
這個卡，本身的流處理器，只有1024個，還不如GTX770。
第二，9系的顯卡，因為比較新，從驅動、軟體支持上，都會有一些兼容性問題。包括GTX970的4G顯存的bug等，小毛病挺多的。你不妨把驅動更新到最新，把軟體更新到最新試一下。
如果軟體不能更新，那就把驅動換個舊點的試一下。
兼容性問題，一向比較費時費神的。如果玩設計或渲染，同價位，你不如選擇GTX770，流處理器多50%，而且兼容性好得多。

G. GPU的浮點運算能力為什麼會如此恐怖

它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA™架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序於是就可以在支持CUDA™的處理器上以超高性能運行。 將來還會支持其它語言，包括FORTRAN以及C++。

隨著顯卡的發展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia顯卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合並行計算，而且數值計算的速度遠遠優於CPU。

CUDA的SDK中的編譯器和開發平台支持Windows、Linux系統，可以與Visual Studio2005集成在一起。

目前這項技術處在起步階段，僅支持32位系統，編譯器不支持雙精度數據等問題要在晚些時候解決。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬體的直接訪問介面，而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。

在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源，從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA採用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力，使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。

H. CUDA 7.0以上的版本支持計算能力 1.X 的顯卡嗎

應該向前兼容，只不過，不能使用新指令。

I. NVIDIA GeForce GT 610M運行CUDA時的計算能力

GT610m實際是GT520m的超頻版，入門級顯卡，低端。
著色器數量：48Unified
製造工藝：40nm
光柵單元：4
位寬：64bit
容量：2048M
運算能力為：
像素填充率：1.7GPixel/S
紋理填充率：6.8GTexel/S
顯存帶寬：12.8GB。
希望幫到你。