cuda算力表

Ⅰ CUDA并行计算技术是啥意思，此技术意义何在 [硬件]

CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。 目前只有G80平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。 CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。 目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。 从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。 开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。 运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在CPU上的宿主代码（Host Code），一种是运行在GPU上的设备代码（Device Code）。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。
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Ⅱ gpu计算能力1.0是什么意思

计算能力是Nvidia公司在发布CUDA（统一计算架构，Compute Unified Device Architecture，一种对GPU进行编程的语言，类似于C语言对CPU进行编程）时提出的一个概念。因为显卡本身是一个浮点计算芯片，可以作为计算卡使用，所以显卡就具有计算能力。不同的显卡具有不同的计算能力，为了以示区分，Nvidia就在不同时期的产品上提出了相应版本的计算能力x.x。计算能力1.0出现在早期的图形卡上，例如，最初的8800 Ultras和许多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，与这些显卡相应发布的是CUDA1.0。今天计算能力1.0已经被市场淘汰了。此后还有计算能力1.1，这个出现在许多9000系列图形卡上。计算能力1.2与GT200系列显卡一起出现，而计算能力1.3是从GT200升级到GT200 a/b修订版时提出的。再往后还有计算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新发布的版本是计算能力6.1，由最新的帕斯卡架构显卡所支持，同时CUDA版本也更新到CUDA8.0。

对于普通用户无需关心显卡的计算能力，只有GPU编程人员在编写CUDA程序，对GPU的计算进行开发时才关心这个问题。只要知道自己电脑所带的显卡型号就能查询到相应的计算能力，这里贴上官方网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

Ⅲ CUDA计算能力1.3以上的支持双精度的设备最便宜要多少钱

00（主频2.7G）
主板：技嘉-G41（显存500多）
内存：金士顿2G
显示器：AOC19寸（型号自定）
硬盘：西数320
其他的根据自己的需要而定了
我是在广东的中山市这儿买的整机价格是2650元左右微调（个人觉得挺便宜的）。

推荐在网上买二手的：
如果阁下感兴趣的话，可以在网上买二手的，像我买了一个CUP（主频2.2G）紧要了33元（另加邮费9元一共42元，估计全新的能买到300元左右才对），用这款CUP可以玩诸如：古墓丽影7、罗马全面战争等等大型游戏没有问题，超划算！内存和主板都很好用而且也便宜得离谱。这里我就不一一举例了，感兴趣可以到网上淘淘，但也要注意网上购物灵活性差，所以阁下要多做对比才好。

Ⅳ 有知道最新的GTX1660 支持CUDA 计算能力吗

知道，最新的rtx也支持，nvidia这个cuda已经很多年了

Ⅳ gtx 1660 的cuda计算能力是多少

当然支持。之前持续跑了一个星期tensorflow，任务管理器可以看到Cuda占有率100%，电费都多了20块钱。
tensorflow显示GTX 1660的计算能力为7.5。应该没这么高，估计6.1。
使用其GPU计算1000万的矩阵乘法，速度大概是CPU( i59代) 的200倍。

Ⅵ CUDA是什么,哪些显卡支持CUDA

简单来说是一种全新的图形运算模型,它定义了新的图形运算方法,开发语言,游戏的图像呈现方式。可以说支持这个技术的显卡肯定技术上是比较新的,因此可以用来区分新老的显卡。以下的资料是CUDA的一个简洁和支持CUDA的显卡。CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一个新的基础架构,这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案,提供了硬件的直接访问接口,而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源,从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力,使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。从CUDA体系结构的组成来说,包含了三个部分:开发库、运行期环境和驱动(表2)。开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT(离散快速傅立叶变换)和CUBLAS(离散基本线性计算)的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题,也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外,开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件,包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种,一种是运行在CPU上的宿主代码(Host Code),一种是运行在GPU上的设备代码(Device Code)。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同,能够访问到的资源不同,因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分,基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口,开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。由于目前存在着多种GPU版本的NVIDIA显卡,不同版本的GPU之间都有不同的差异,因此驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层,提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。目前基于CUDA开发的应用必须有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持,NVIDIA公司GPU运算事业部总经理Andy Keane在一次活动中表示:一个充满生命力的技术平台应该是开放的,CUDA未来也会向这个方向发展。由于CUDA的体系结构中有硬件抽象层的存在,因此今后也有可能发展成为一个通用的GPGPU标准接口,兼容不同厂商的GPU产品CUDA™ 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU(图形处理器)的C语言开发环境。CUDA开发环境包括:· nvcc C语言编译器· 适用于GPU(图形处理器)的CUDA FFT和BLAS库· 分析器· 适用于GPU(图形处理器)的gdb调试器(在2008年3月推出alpha版)· CUDA运行时(CUDA runtime)驱动程序(目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供)· CUDA编程手册CUDA开发者软件开发包(SDK)提供了一些范例(附有源代码),以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括:· 并行双调排序· 矩阵乘法· 矩阵转置· 利用计时器进行性能评价· 并行大数组的前缀和(扫描)· 图像卷积· 使用Haar小波的一维DWT· OpenGL和Direct3D图形互操作示例· CUDA BLAS和FFT库的使用示例· CPU-GPU C—和C++—代码集成· 二项式期权定价模型· Black-Scholes期权定价模型· Monte-Carlo期权定价模型· 并行Mersenne Twister(随机数生成)· 并行直方图· 图像去噪· Sobel边缘检测滤波器· MathWorks MATLAB® 插件 (点击这里下载)新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。要查看完整的列表、下载代码,请点击此处。技术功能· 在GPU(图形处理器)上提供标准C编程语言· 为在支持CUDA的NVIDIA GPU(图形处理器)上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案· CUDA兼容的GPU(图形处理器)包括很多:从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的,多GPU的系统。· 支持CUDA的GPU(图形处理器)支持并行数据缓存和线程执行管理器· 标准FFT(快速傅立叶变换)和BLAS(基本线性代数子程序)数值程序库· 针对计算的专用CUDA驱动· 经过优化的,从中央处理器(CPU)到支持CUDA的GPU(图形处理器)的直接上传、下载通道· CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作· 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统· 为了研究以及开发语言的目的,CUDA提供对驱动程序的直接访问,以及汇编语言级的访问
希望采纳

Ⅶ CUDA是什么

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。
随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此N卡厂商推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
目前只有G80平台的N卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。
CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2003集成在一起。
目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。当然还有就是Geforce8系列显卡高昂的价格问题了。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。
从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。
开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。
运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在CPU上的宿主代码（Host Code），一种是运行在GPU上的设备代码（Device Code）。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。
由于目前存在着多种GPU版本的NVIDIA显卡，不同版本的GPU之间都有不同的差异，因此驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。目前基于CUDA开发的应用必须有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持，NVIDIA公司GPU运算事业部总经理Andy Keane在一次活动中表示：一个充满生命力的技术平台应该是开放的，CUDA未来也会向这个方向发展。由于CUDA的体系结构中有硬件抽象层的存在，因此今后也有可能发展成为一个通用的GPGPU标准接口，兼容不同厂商的GPU产品

CUDA™ 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA开发环境包括:
· nvcc C语言编译器
· 适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库
· 分析器
· 适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版）
· CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供）
· CUDA编程手册
CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括:
· 并行双调排序
· 矩阵乘法
· 矩阵转置
· 利用计时器进行性能评价
· 并行大数组的前缀和（扫描）
· 图像卷积
· 使用Haar小波的一维DWT
· OpenGL和Direct3D图形互操作示例
· CUDA BLAS和FFT库的使用示例
· CPU-GPU C—和C++—代码集成
· 二项式期权定价模型
· Black-Scholes期权定价模型
· Monte-Carlo期权定价模型
· 并行Mersenne Twister（随机数生成）
· 并行直方图
· 图像去噪
· Sobel边缘检测滤波器
· MathWorks MATLAB® 插件 (点击这里下载)
新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。要查看完整的列表、下载代码，请点击此处。
技术功能
· 在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言
· 为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案
· CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。
· 支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器
· 标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库
· 针对计算的专用CUDA驱动
· 经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道
· CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作
· 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统
· 为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问

Ⅷ NVIDIA GeForce GT 610M运行CUDA时的计算能力

GT610m实际是GT520m的超频版，入门级显卡，低端。
着色器数量：48Unified
制造工艺：40nm
光栅单元：4
位宽：64bit
容量：2048M
运算能力为：
像素填充率：1.7GPixel/S
纹理填充率：6.8GTexel/S
显存带宽：12.8GB。
希望帮到你。

Ⅸ CUDA主要是干什么的

可编程的一个运算平台。
程序员可以很简单地根据各自需求编写出更好的游戏效果。让游戏的效果更真实成为可能。

Ⅹ 深度学习显卡怎么看CUDA compute capability

该项目的计算力，GTX1080TI算力6.1/3.7，约K80的1.64倍
目前深度学习比较热门的卡：RTX2080TI，RTX2070（多路），GTX1080TI目前退市不容易买到多张。（二手另说）
*CUDA平台的深度学习，显卡主要看：单精度浮点运算，显存，Tensor Core（图灵架构与伏特架构才有，RTX系列与TITAN V）
*Tesla主要稳定性与一些特殊功能上,双精度（目前这个深度学习用的少），跑单精度与半精度浮点运算优势不大，价格昂贵（想要超过GTX1080TI算力，需要Tesla V100，一张几万）