nividaGPU算力

1. hd7970和麗台k2000那個GPU計算能力高一些

你要做什麼計算處理啊？K2000是Nvidia
Quadro系列繪圖卡，不是專業計算卡，Tesla系列才是。
而Nvidia全系列顯卡都支持CUDA，都可以做通用計算。HD
7970的GCN架構在雙精浮點運算方面現在確實是比Kepler好，但AMD的Stream通用計算開發遠不如CUDA成熟。
性能方面，AMD系列的GPU好一些，我指的是雙精；但程序開發方面，Nvidia的GPU更有優勢。
挖礦就選AMD顯卡吧，並發密集度高一些。

2. 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。

3. 怎麼能知道Nvidia的顯卡哪個計算能力強

1. N卡顯卡設置有 高性能、性能、質量、高質量 .4個選項，這4個選項由高到低，代表什麼肯定是大家疑惑的地方，
   高性能代表的是，不需要圖形效果能玩就行，就犧牲畫面效果換取3D流暢度，
   

2. 高質量代表的是，跟性能剛好相反，就是為了更好的畫面效果犧牲流暢性

3. 默認就是高性能，N卡驅動一直做的很好，就是N卡普遍做法就是犧牲畫面換取流暢度，

4. 看你是個低端顯卡，建議默認就好，默認就是犧牲畫面，起碼可以玩，這個做法也是可取的

4. 為什麼出現您當前未使用連接到NVIDIA GPU的顯示器

卸載顯卡驅動程序，重啟電腦，到Nvidia官網下載最新的支持Win8x64的驅動程序，安裝過程中只安裝圖形驅動，不要安裝其他的組件，在啟動項中找到被禁止啟動的『因為打顯卡的管理啟動程序』，將其恢復啟動即可。之後即便是重啟，這樣就好了。

1999年，NVIDIA定義了GPU，這極大地推動了PC游戲市場的發展，重新定義了現代計算機圖形技術，並徹底改變了並行計算。 2017年6月，入選《麻省理工科技評論》「2017 年度全球50大最聰明公司」榜單。

NVIDIA公司專門打造面向計算機、消費電子和移動終端，能夠改變整個行業的創新產品。這些產品家族正在改變視覺豐富和運算密集型應用例如視頻游戲、電影產業、廣播、工業設計、財政模型、空間探索以及醫療成像。此外，NVIDIA致力於研發和提供引領行業潮流的先進技術，包括NVIDIA SLI技術——能夠靈活地大幅提升系統性能的革命性技術和NVIDIA PureVideo高清視頻技術。

5. 筆記本電腦屏幕顯示NVIDIAgpu活動5個程序什麼意思

這個只是一個輔助性的軟體圖標，旨在提示當年GPU是否牌工作狀態。可以關閉。

6. nvidia GPU和高性能NVIDIA又什麼區別

NVIDIA GPU指的是NVIDIA設計的所有晶元涵蓋所有型號
NVIDIA 高性能GPU則代表高性能產品，和低性能GPU區分

7. NVIDIA(英偉達)GPU能提高運算速度多少倍

NVIDIA的GPU核心頻率和448流處理單元是兩種不同的性質，一個是控制處理頻率值上限，流處理單元是負責即時渲染和著色器性能的，流處理單元數量越多，處理一些高質量的畫面的速度就越快，從而幀速也就能提上去了，而核心頻率是控制著GPU工作值的范圍大小，頻率越高，GPU的負荷就越大！不是有很多種顯卡超頻軟體么，就是把顯卡的核心頻率加上去，加了以後性能也會提升，可是散發的熱量會強了很多，容易導致燒壞顯卡，好的顯卡和差的顯卡原因就在於元件的質量，這就好比核心頻率是水壓，顯卡就像水管，好的水管能承受差的水管數倍的水壓，差的水管如果承受高水壓就會爆裂！所以好的顯卡核心頻率高，差的只能控制在低頻里。
GPU只是一塊晶元，你不是顯卡生產廠商買了晶元也沒作用。再說GPU是處理顯像數據的，CPU是處理程序數據，兩者並沒有關連，但是也不能差距太大，想發揮好這塊448流處理單元的顯卡，買個I5三代或I7、AMD800元以上的CPU是應該的

8. 數據平台上的計算能力：哪些GPU更適合深度

NVIDIA GPU，AMD GPU還是Intel Xeon Phi?

1. 用NVIDIA的標准庫很容易搭建起CUDA的深度學習庫，而AMD的OpenCL的標准庫沒這么強大。而且CUDA的GPU計算或通用GPU社區很大，而OpenCL的社區較小。從CUDA社區找到好的開源辦法和可靠的編程建議更方便。NVIDIA從深度學習的起步時就開始投入，回報頗豐。雖然別的公司現在也對深度學習投入資金和精力，但起步較晚，落後較多。如果在深度學習上採用NVIDIA-CUDA之外的其他軟硬體，會走彎路。

2. Intel的Xeon Phi上支持標准C代碼，而且要在Xeon Phi上加速，也很容易修改這些代碼。這個功能聽起來有意思。但實際上只支持很少一部分C代碼，並不實用。即使支持，執行起來也很慢。Tim曾用過500顆Xeon Phi的集群，遇到一個接一個的坑，比如Xeon Phi MKL和Python Numpy不兼容，所以沒法做單元測試。因為Intel Xeon Phi編譯器無法正確地對模板進行代碼精簡，比如對switch語句，很大一部分代碼需要重構。因為Xeon Phi編譯器不支持一些C++11功能，所以要修改程序的C介面。既麻煩，又花時間，讓人抓狂。執行也很慢。當tensor大小連續變化時，不知道是bug，還是線程調度影響了性能。舉個例子，如果全連接層（FC）或剔除層（Dropout）的大小不一樣，Xeon Phi比CPU慢。

預算內的最快GPU

用於深度學習的GPU的高速取決於什麼？是CUDA核？時鍾速度？還是RAM大小？這些都不是。影響深度學習性能的最重要的因素是顯存帶寬。GPU的顯存帶寬經過優化，而犧牲了訪問時間（延遲）。CPU恰恰相反，所用內存較小的計算速度快，比如幾個數的乘法（3*6*9）；所用內存較大的計算慢，比如矩陣乘法（A*B*C）。GPU憑借其顯存帶寬，擅長解決需要大內存的問題。

所以，購買快速GPU的時候，先看看帶寬。

9. 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。

10. Nvidia顯卡可以用來挖礦嗎哪個型號的卡劃算

顯卡可以挖eth以太坊，挖礦效率由顯卡算力決定，目前算力最高的顯卡是RTX3090。算力性價比最高的顯卡是RTX3060Ti，但是性價比僅限於原價顯卡，現在的顯卡已經沒有原價的了，原價3000的RTX3060Ti現在已經6000多了，而且還很難買到。