cuda算力最高的顯卡
❶ cuda的性能跟顯卡哪個參數有關系啊
流處理器數量和cuda版本吧。。
反正。。給我的感覺是。。數量更重要。。- -
其實真要用cuda的，就要專業顯卡。而且要很貴的才有用。
❷ 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。
❸ 哪些NVIDIA顯卡支持CUDA技術
從硬體層面上說，NVIDIA從Geforce9XXX系列顯卡，也就是G92/G94/G96核心開始支持CUDA技術。前一代G80核心系列也能夠部分支持CUDA技術，但性能效率和軟體兼容性不完善。
但NVIDIA通過在驅動層面上的優化，讓從geforce8XXX系列顯卡開始往後的產品，全部支持CUDA通用計算技術。也就是說從G80/G84/G86核心開始，往後的產品都支持CUDA技術。
❹ 什麼顯卡可以支持cuda
GeForce台式機系列等
GeForce GTX 280 Tesla S1070 Quadro FX 5600
GeForce GTX 260 Tesla C1060 Quadro FX 4700 X2
GeForce 9800 GX2 Tesla C870 Quadro FX 4600
GeForce 9800 GTX+ Tesla D870 Quadro FX 3700
GeForce 9800 GTX Tesla S870 Quadro FX 1700
GeForce 9800 GT Quadro FX 570
GeForce 9600 GSO Quadro FX 370
GeForce 9600 GT Quadro NVS 290
GeForce 9500 GT Quadro FX 3600M
GeForce 8800 Ultra Quadro FX 1600M
GeForce 8800 GTX Quadro FX 570M
GeForce 8800 GTS Quadro FX 360M
GeForce 8800 GT Quadro Plex 1000 Model IV
GeForce 8800 GS Quadro Plex 1000 Model S4
GeForce 8600 GTS
GeForce 8600 GT
GeForce 8500 GT
GeForce 8400 GS
GeForce 8300 mGPU
GeForce 8200 mGPU
GeForce 8100 mGPU
GeForce 移動計算產品 Quadro 移動計算產品
GeForce 9800M GTX Quadro NVS 320M
GeForce 9800M GTS Quadro NVS 140M
GeForce 9800M GT Quadro NVS 135M
GeForce 9700M GTS Quadro NVS 130M
GeForce 9700M GT
GeForce 9650M GS
GeForce 9600M GT
GeForce 9600M GS
GeForce 9500M GS
GeForce 9500M G
GeForce 9300M GS
GeForce 9300M G
GeForce 9200M GS
GeForce 9100M G
GeForce 8800M GTS
GeForce 8700M GT
GeForce 8600M GT
GeForce 8600M GS
GeForce 8400M GT
GeForce 8400M GS
GeForce 8400M G
GeForce 8200M G
❺ 有支持CUDA的最便宜的顯卡嗎至少要支持<GPU高性能編程CUDA實戰>書中要到的版本.
目前只有Nvidia的顯卡支持CUDA。
現在市面上比較常見的顯卡，且並發數還算可以，價格便宜的，就是GTX 750Ti這樣的顯卡了。當然，也有比它還便宜的，只要你不覺得並發低，就能買。
如果你能淘到GTX 200或500系列的二手老物，其實比GTX 750Ti還要好。
❻ 用於CUDA並行計算實驗，哪款顯卡好
英偉達的顯卡大部分都是可以支持CUDA，計算能力970以上顯卡都很強當然
可以用最新的架構的 1070或者1080作CUDA計算，速度比以前的970 980更快
以上供參考，希望可以幫到您
❼ 請問CUDA編程對顯卡的要求是怎麼樣NVIDIA那些型號的顯卡可以
顯卡要求見此：http://www.nvidia.cn/object/cuda_gpus_cn.html 建議：雙敏 G92核心的9600GSO 384MB 192bit，此卡遠比同價位的其他NVIDIA圖形卡好，特別是GPU運算能力，是同價位的GT220、9500GT的數倍。但是可能缺貨，還有就是功耗較高。 如果你有500塊的話，就可以考慮昂達G92核心的9600GSO 384MB 192bit 或 昂達GT240 512MB GDDR5
❽ CUDA是什麼,哪些顯卡支持CUDA
簡單來說是一種全新的圖形運算模型,它定義了新的圖形運算方法,開發語言,游戲的圖像呈現方式。可以說支持這個技術的顯卡肯定技術上是比較新的,因此可以用來區分新老的顯卡。以下的資料是CUDA的一個簡潔和支持CUDA的顯卡。CUDA(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。從CUDA體系結構的組成來說,包含了三個部分:開發庫、運行期環境和驅動(表2)。開發庫是基於CUDA技術所提供的應用開發庫。目前CUDA的1.1版提供了兩個標準的數學運算庫——CUFFT(離散快速傅立葉變換)和CUBLAS(離散基本線性計算)的實現。這兩個數學運算庫所解決的是典型的大規模的並行計算問題,也是在密集數據計算中非常常見的計算類型。開發人員在開發庫的基礎上可以快速、方便的建立起自己的計算應用。此外,開發人員也可以在CUDA的技術基礎上實現出更多的開發庫。運行期環境提供了應用開發介面和運行期組件,包括基本數據類型的定義和各類計算、類型轉換、內存管理、設備訪問和執行調度等函數。基於CUDA開發的程序代碼在實際執行中分為兩種,一種是運行在CPU上的宿主代碼(Host Code),一種是運行在GPU上的設備代碼(Device Code)。不同類型的代碼由於其運行的物理位置不同,能夠訪問到的資源不同,因此對應的運行期組件也分為公共組件、宿主組件和設備組件三個部分,基本上囊括了所有在GPGPU開發中所需要的功能和能夠使用到的資源介面,開發人員可以通過運行期環境的編程介面實現各種類型的計算。由於目前存在著多種GPU版本的NVIDIA顯卡,不同版本的GPU之間都有不同的差異,因此驅動部分基本上可以理解為是CUDA-enable的GPU的設備抽象層,提供硬體設備的抽象訪問介面。CUDA提供運行期環境也是通過這一層來實現各種功能的。目前基於CUDA開發的應用必須有NVIDIA CUDA-enable的硬體支持,NVIDIA公司GPU運算事業部總經理Andy Keane在一次活動中表示:一個充滿生命力的技術平台應該是開放的,CUDA未來也會向這個方向發展。由於CUDA的體系結構中有硬體抽象層的存在,因此今後也有可能發展成為一個通用的GPGPU標准介面,兼容不同廠商的GPU產品CUDA™ 工具包是一種針對支持CUDA功能的GPU(圖形處理器)的C語言開發環境。CUDA開發環境包括:· nvcc C語言編譯器· 適用於GPU(圖形處理器)的CUDA FFT和BLAS庫· 分析器· 適用於GPU(圖形處理器)的gdb調試器(在2008年3月推出alpha版)· CUDA運行時(CUDA runtime)驅動程序(目前在標準的NVIDIA GPU驅動中也提供)· CUDA編程手冊CUDA開發者軟體開發包(SDK)提供了一些範例(附有源代碼),以幫助使用者開始CUDA編程。這些範例包括:· 並行雙調排序· 矩陣乘法· 矩陣轉置· 利用計時器進行性能評價· 並行大數組的前綴和(掃描)· 圖像卷積· 使用Haar小波的一維DWT· OpenGL和Direct3D圖形互操作示例· CUDA BLAS和FFT庫的使用示例· CPU-GPU C—和C++—代碼集成· 二項式期權定價模型· Black-Scholes期權定價模型· Monte-Carlo期權定價模型· 並行Mersenne Twister(隨機數生成)· 並行直方圖· 圖像去噪· Sobel邊緣檢測濾波器· MathWorks MATLAB® 插件 (點擊這里下載)新的基於1.1版CUDA的SDK 範例現在也已經發布了。要查看完整的列表、下載代碼,請點擊此處。技術功能· 在GPU(圖形處理器)上提供標准C編程語言· 為在支持CUDA的NVIDIA GPU(圖形處理器)上進行並行計算而提供了統一的軟硬體解決方案· CUDA兼容的GPU(圖形處理器)包括很多:從低功耗的筆記本上用的GPU到高性能的,多GPU的系統。· 支持CUDA的GPU(圖形處理器)支持並行數據緩存和線程執行管理器· 標准FFT(快速傅立葉變換)和BLAS(基本線性代數子程序)數值程序庫· 針對計算的專用CUDA驅動· 經過優化的,從中央處理器(CPU)到支持CUDA的GPU(圖形處理器)的直接上傳、下載通道· CUDA驅動可與OpenGL和DirectX圖形驅動程序實現互操作· 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系統· 為了研究以及開發語言的目的,CUDA提供對驅動程序的直接訪問,以及匯編語言級的訪問
希望採納
❾ 支持cuda的顯卡GeForce顯卡，Quadro顯卡和Tesla顯卡有什麼區別啊。
主流的nvidia顯卡都支持.GeForce是面向一般用戶的主流顯卡.Quadro是面向工作站的顯卡.Tesla是面向伺服器的顯卡.使用cuda進行計算是一樣的.一般用戶可以只用考慮流處理、帶寬等參數(geforce,quadro顯卡)Tesla顯卡有特殊要求
❿ cuda支持的顯卡
英偉達的顯卡基本上都支持