cuda预留算力

A. 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。

B. 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。

C. 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）

D. quadro 600显卡有gpu运算能力吗

呵呵，这是专业显卡最基本的参数，Q600的CUDA并行处理器核心是96个。

E. 算力的大小是怎么评估的

您好，您说的应该是某些区块链平台所谓的算力吧，现在这种平台其实他们的算法参差不齐，国内真正的区块链平台实际上是零，这种算力是根据用户的活跃度，以及其他的一些统计率值计算的。

F. 新买了GTX960，跑CUDA的时候VS2013说我的显卡计算能力不到3，能调的都调了，本人初学，谁帮看看，谢谢！

我不太清楚这个评分标准，但关于CUDA知道一点。
这个卡，本身的流处理器，只有1024个，还不如GTX770。
第二，9系的显卡，因为比较新，从驱动、软件支持上，都会有一些兼容性问题。包括GTX970的4G显存的bug等，小毛病挺多的。你不妨把驱动更新到最新，把软件更新到最新试一下。
如果软件不能更新，那就把驱动换个旧点的试一下。
兼容性问题，一向比较费时费神的。如果玩设计或渲染，同价位，你不如选择GTX770，流处理器多50%，而且兼容性好得多。

G. GPU的浮点运算能力为什么会如此恐怖

它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。

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、G92、G94和GT200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。

H. CUDA 7.0以上的版本支持计算能力 1.X 的显卡吗

应该向前兼容，只不过，不能使用新指令。

I. 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。