cuda版本对显卡算力的要求
⑴ 显卡设置里的CUDA是什么
CUDA（Compute Unified Device Architecture），通用并行计算架构，是一种运算平台，包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。
只要使用一种类似于C语言的CUDA C语言，就可以开发CUDA程序，从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力，而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务，再交由GPU处理。
CUDA体系结构的组成
开发库：开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。
运行期环境：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。
驱动：CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。也就是需要安装有nVIDIA硬件的电脑上安装相应的驱动来实现CUDA通用运算。
⑵ 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。
⑶ cuda的性能跟显卡哪个参数有关系啊
流处理器数量和cuda版本吧。。
反正。。给我的感觉是。。数量更重要。。- -
其实真要用cuda的，就要专业显卡。而且要很贵的才有用。
⑷ 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
⑸ 如何查看显卡支持的CUDA版本
。。CUDA是GPU的流处理器，只有数量和架构。下载个GPU-Z小工具软件，测试就知道了。
⑹ NVIDIA Quadro K2000M显卡支持cuda吗支持版本是多少
支持CUDA的，官方上明确有说明支持CUDA，至于支持的版本，没有公布。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 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。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。
⑺ 笔记本上的显卡可以跑cuda吗
可以支持CUDA。
如果显卡驱动比较老的话,去下载一个较新版本的驱动即可。
显卡驱动中不需要单独设置,在软件中要开启显卡加速即可。
⑻ cuda支持的显卡
英伟达的显卡基本上都支持