cuda算力要求

1. 请问CUDA编程对显卡的要求是怎么样NVIDIA那些型号的显卡可以

显卡要求见此：http://www.nvidia.cn/object/cuda_gpus_cn.html 建议：双敏 G92核心的9600GSO 384MB 192bit，此卡远比同价位的其他NVIDIA图形卡好，特别是GPU运算能力，是同价位的GT220、9500GT的数倍。但是可能缺货，还有就是功耗较高。 如果你有500块的话，就可以考虑昂达G92核心的9600GSO 384MB 192bit 或 昂达GT240 512MB GDDR5

2. 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

3. CUDA 要求处理器吗

不懂cuda但是装机多年…你都装1080了
这个u不一定能完全发挥性能
而且现在配八代i3涨价太厉害不建议用这个，
直接r5 2600 完美发挥电脑性能

4. 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。

5. 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。

6. Mac需要装cuda吗

cuda是nvdia显卡驱动 可以通过opengi提高显卡计算能力 如果要玩游戏或者对于显卡要求比较高可以安装 一般不需要 如果不是nvdia的显卡估计也没有用

7. cuda环境搭建必须要有nvidia(gpu)显卡吗,intel或者ati显卡可以吗

cuda环境搭建必须要有nvidia(gpu)显卡。

CUDA主要是面向Nvidia的GPU的。Nvidia也推出了CUDA X86，使CUDA代码可以由X86处理器执行，尽管这只是提高了CUDA的代码兼容性而已。Intel和AMD的显示芯片都不能进行CUDA编程。

想要让cuda环境搭建在Windows8.1下搭建能利用GPU并行运算，必须有支持GPU并行运算的Nvidia显卡，且要安装CUDA，千万不要电脑上是Intel或AMD的显卡，却要编写CUDA。

(7)cuda算力要求扩展阅读

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，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。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。

基于A跟N的竞争关系，A是肯定得不到专利授权的。

8. 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。

9. 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。

10. CUDA对要求精度的计算支持怎样

游戏卡和专业卡是无法同时使用的,你只能放弃其中一个.其实GTX560 Ti本身除了就够了,它的显存容量高达1280MB,对于出图速度有要求的专业工作者很有优势,FX580虽然是专业卡,但是在大部分专业软件的应用中也不见得有巨大优势,因为GTX560 Ti实在是太新了,规格方面优势呈压倒性.
而且你也提到了CUDA计算,我认为这个比专业卡更有价值.果断放弃你的FX580吧