cuda算力取決於什麼

❶ 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。

❷ 顯卡的算力和張數有關嗎

1、SP總數=TPC&GPC數量*每個TPC中SM數量*每個SM中的SP數量；

TPC和GPC是介於整個GPU和流處理器簇之間的硬體單元，用於執行CUDA計算。特斯拉架構硬體將SM組合成TPC（紋理處理集群），其中，TPC包含有紋理硬體支持（特別包含一個紋理緩存）和2個或3個SM，後面會有詳細描述。費米架構硬體組則將SM組合為GPC（圖形處理器集群），其中，每個GPU包含有一個光柵單元和4個SM。

2、單精度浮點處理能力=SP總數*SP運行頻率*每條執行流水線每周期能執行的單精度浮點操作數；
該公式實質上是3部分相乘得到的，分別為計算單元數量、計算單元頻率和指令吞吐量。
前兩者很好理解，指令吞吐量這里是按照FMA（融合乘法和增加）算的，也就是每個SP，每周期可以有一條FMA指令的吞吐量，並且同時FMA因為同時計算了乘加，所以是兩條浮點計算指令。

以及需要說明的是，並不是所有的單精度浮點計算都有這個峰值吞吐量，只有全部為FMA的情況，並且沒有其他訪存等方面的限制的情況下，並且在不考慮調度效率的情況下，才是這個峰值吞吐量。如果是其他吞吐量低的計算指令，自然達不到這個理論峰值。

3、雙精度浮點處理能力=雙精度計算單元總數*SP運行頻率*每個雙精度計算單元每周期能進行的雙精度浮點操作數。

目前對於N卡來說，雙精度浮點計算的單元是獨立於單精度單元之外的，每個SP都有單精度的浮點計算單元，但並不是每個SP都有雙精度的浮點單元。對於有雙精度單元的SP而言，最大雙精度指令吞吐量一樣是在實現FMA的時候的每周期2條（指每周期一條雙精度的FMA指令的吞吐量，FMA算作兩條浮點操作）。

而具備雙精度單元的SP數量（或者可用數量）與GPU架構以及產品線定位有關，具體為：

計算能力為1.3的GT200核心，第一次硬體支持雙精度浮點計算，雙精度峰值為單精度峰值的1/8，該核心目前已經基本退出使用。

GF100/GF110核心，有一半的SP具備雙精度浮點單元，但是在geforce產品線中屏蔽了大部分的雙精度單元而僅在tesla產品線中全部打開。代表產品有：tesla C2050，2075等，其雙精度浮點峰值為單精度浮點峰值的一半；

geforce GTX 480，580，其雙精度浮點峰值為單精度浮點峰值的大約1/8左右。

其他計算能力為2.1的Fermi核心，原生設計中雙精度單元數量較少，雙精度計算峰值為單精度的1/12。

kepler GK110核心，原生的雙精度浮點峰值為單精度的1/3。而tesla系列的K20,K20X,K40他們都具備完整的雙精度浮點峰值；geforce系列的geforce TITAN，此卡較為特殊，和tesla系列一樣具備完整的雙精度浮點峰值，geforce GTX780/780Ti，雙精度浮點峰值受到屏蔽，具體情況不詳，估計為單精度峰值的1/10左右。

其他計算能力為3.0的kepler核心，原生具備較少的雙精度計算單元，雙精度峰值為單精度峰值的1/24。

計算能力3.5的GK208核心，該卡的雙精度效能不明，但是考慮到該核心定位於入門級別，大規模雙精度計算無需考慮使用。

所以不同核心的N卡的雙精度計算能力有顯著區別，不過目前基本上除了geforce TITAN以外，其他所有geforce卡都不具備良好的雙精度浮點的吞吐量，而本代的tesla K20/K20X/K40以及上一代的fermi核心的tesla卡是較好的選擇。

❸ 顯卡的cuda數量與核心頻率哪個更重要

摘要 因為速度取決於cuda數量和頻率，顯存帶寬。

❹ 3090和女朋友是什麼梗

這個梗是指3090ti顯卡，因為這個顯卡的性能較強，愛玩游戲的男生基本上都無法拒絕這種顯卡，於是女生為了邀請男生來自己家來玩，又擔心男生不答應，便用「我家有會發光的3090」來誘惑男生，以此達到目的。

其實這個梗是用一種比較委婉和搞笑的方式邀請朋友或者是喜歡的人到家裡來做客，比如，跟男生約會，約完想把男生帶回家。

RTX 3090參數

RTX 3090最大帶寬為936GB/s，核心頻率為1.7GHz, 擁有35.7TFLOPs的。TFLOP指浮點算力，用於衡量晶元的計算能力。與此同時擁有10496個CUDA核心和高達24G顯存，顯存相比10G的老顯卡提升了一倍不止。

這張顯卡在運行4K的戰地5和使命召喚黑色行動4時，幀率能達到120和104。

❺ 為什麼選擇CUDA

CUDA比較穩定，opencl最近才開始支持的。當然也取決於你的顯卡，只有N卡才有CUDA。

❻ 一張3060的顯卡算力61八張是多少

摘要 目前狗狗幣是和其他貨幣一起挖的，不能單獨挖狗狗幣。挖萊特幣附贈狗狗幣，兩個業務合並了。萊特幣挖起來算力低，挖一個給2000doge，但是現在挖都不夠電費的。一小時0.2，rx588，如果覺得電費抵不上收益的話，不如挖以太，再兌換狗狗，挖以太坊一天30。

❼ 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。

❽ cuda核心數量有什麼用

cuda核心數量越多運算速度就會越快。

同樣架構下，運算速度和核心數量等比例遞增，Cuda核心裏面有運算器，例如一個Float32浮點運算器，1000個核心，1G主頻，則FP32的算力為1T Flops，就是這么簡單。

新的架構下：

1、Float的運算器可能是 64位的，可以實現雙精度計算，在單精度上翻倍。

2、新的Tensor Core運算器支持FP16、INT8、INT4的計算能力，速度等比例翻倍。

3、新的Tensor Core可以支持4*4 個運算在一個時鍾周期內完成，性能翻16倍數，Cuda Core和Tensor Core是不同的硬體單元，計算性能累加。

中央處理器（central processing unit，簡稱CPU）作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元。CPU自產生以來，在邏輯結構、運行效率以及功能外延上取得了巨大發展。

CPU出現於大規模集成電路時代，處理器架構設計的迭代更新以及集成電路工藝的不斷提升促使其不斷發展完善。

從最初專用於數學計算到廣泛應用於通用計算，從4位到8位、16位、32位處理器，最後到64位處理器，從各廠商互不兼容到不同指令集架構規范的出現，CPU 自誕生以來一直在飛速發展。

馮諾依曼體系結構是現代計算機的基礎。在該體系結構下，程序和數據統一存儲，指令和數據需要從同一存儲空間存取。

經由同一匯流排傳輸，無法重疊執行。根據馮諾依曼體系，CPU的工作分為以下 5 個階段：取指令階段、指令解碼階段、執行指令階段、訪存取數和結果寫回。

❾ 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。

❿ 如何選擇顯卡做CUDA通用計算

顯卡因為其架構，其計算能力其實遠遠強於CPU，針對顯卡開發的一些軟體或者特性可以調用顯卡的計算能力，從而大大提升計算的效率。
主要用於科學計算、視頻渲染、視頻處理等領域。
我們日常使用電腦較少使用到顯卡的通用計算能力，影響很小。