NVIDIA GPU的计算能力Compute Capability 一览 - CSDN博客

1) CUDA-Enabled Tesla Products Tesla Workstation Products GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 ... NVIDIAGPU的计算能力ComputeCapability一览 ZeroZone零域 于 2018-01-2715:32:36 发布 33277 收藏 16 分类专栏： 其他 文章标签： nvidia GPU 计算能力 computecapability 其他 专栏收录该内容 5篇文章 0订阅 订阅专栏 数据出处：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 提示：利用浏览器的搜索功能（Ctrl+F），查询自身GPU的计算性能如，想知道GTX980Ti的计算能力，在搜索框中键入：GTX980Ti即可（注意这里有2个空格） GPUComputeCapability TeslaK803.7 TeslaK403.5 TeslaK203.5 TeslaC20752.0 TeslaC2050/C20702.0 TeslaM405.2 TeslaK803.7 TeslaK403.5 TeslaK203.5 TeslaK103.0 TeslaM20xx2.0 QuadroM600024GB5.2 QuadroM60005.2 QuadroK60003.5 QuadroM50005.2 QuadroK52003.5 QuadroK50003.0 QuadroM40005.2 QuadroK42003.0 QuadroK40003.0 QuadroM20005.2 QuadroK22005.0 QuadroK20003.0 QuadroK2000D3.0 QuadroK12005.0 QuadroK6205.0 QuadroK6003.0 QuadroK4203.0 Quadro4103.0 QuadroPlex70002.0 QuadroK6000M3.0 QuadroM5500M5.0 QuadroK5200M3.0 QuadroK5100M3.0 QuadroM5000M5.0 QuadroK500M3.0 QuadroK4200M3.0 QuadroK4100M3.0 QuadroM4000M5.0 QuadroK3100M3.0 QuadroM3000M5.0 QuadroK2200M5.0 QuadroK2100M3.0 QuadroM2000M5.0 QuadroK1100M3.0 QuadroM1000M5.0 QuadroK620M5.0 QuadroK610M3.5 QuadroM600M5.0 QuadroK510M3.5 QuadroM500M5.0 NVIDIANVS8105.0 NVIDIANVS5103.0 NVIDIANVS3152.1 NVIDIANVS3102.1 NVS5400M2.1 NVS5200M2.1 NVS4200M2.1 NVIDIATITANX6.1 GeForceGTX10806.1 GeForceGTX10706.1 GeForceGTX10606.1 GeForceGTXTITANX5.2 GeForceGTXTITANZ3.5 GeForceGTXTITANBlack3.5 GeForceGTXTITAN3.5 GeForceGTX980Ti5.2 GeForceGTX9805.2 GeForceGTX9705.2 GeForceGTX9605.2 GeForceGTX9505.2 GeForceGTX780Ti3.5 GeForceGTX7803.5 GeForceGTX7703.0 GeForceGTX7603.0 GeForceGTX750Ti5.0 GeForceGTX7505.0 GeForceGTX6903.0 GeForceGTX6803.0 GeForceGTX6703.0 GeForceGTX660Ti3.0 GeForceGTX6603.0 GeForceGTX650TiBOOST3.0 GeForceGTX650Ti3.0 GeForceGTX6503.0 GeForceGTX560Ti2.1 GeForceGTX550Ti2.1 GeForceGTX4602.1 GeForceGTS4502.1 GeForceGTS450*2.1 GeForceGTX5902.0 GeForceGTX5802.0 GeForceGTX5702.0 GeForceGTX4802.0 GeForceGTX4702.0 GeForceGTX4652.0 GeForceGT7403.0 GeForceGT7303.5 GeForceGT730DDR3,128bit2.1 GeForceGT7203.5 GeForceGT705*3.5 GeForceGT640(GDDR5)3.5 GeForceGT640(GDDR3)2.1 GeForceGT6302.1 GeForceGT6202.1 GeForceGT6102.1 GeForceGT5202.1 GeForceGT4402.1 GeForceGT440*2.1 GeForceGT4302.1 GeForceGT430*2.1 GeForceGTX9805.2 GeForceGTX980M5.2 GeForceGTX970M5.2 GeForceGTX965M5.2 GeForceGTX960M5.0 GeForceGTX950M5.0 GeForce940M5.0 GeForce930M5.0 GeForce920M3.5 GeForce910M5.2 GeForceGTX880M3.0 GeForceGTX870M3.0 GeForceGTX860M3.0/5.0(**) GeForceGTX850M5.0 GeForce840M5.0 GeForce830M5.0 GeForce820M2.1 GeForce800M2.1 GeForceGTX780M3.0 GeForceGTX770M3.0 GeForceGTX765M3.0 GeForceGTX760M3.0 GeForceGTX680MX3.0 GeForceGTX680M3.0 GeForceGTX675MX3.0 GeForceGTX675M2.1 GeForceGTX670MX3.0 GeForceGTX670M2.1 GeForceGTX660M3.0 GeForceGT750M3.0 GeForceGT650M3.0 GeForceGT745M3.0 GeForceGT645M3.0 GeForceGT740M3.0 GeForceGT730M3.0 GeForceGT640M3.0 GeForceGT640MLE3.0 GeForceGT735M3.0 GeForceGT635M2.1 GeForceGT730M3.0 GeForceGT630M2.1 GeForceGT625M2.1 GeForceGT720M2.1 GeForceGT620M2.1 GeForce710M2.1 GeForce705M2.1 GeForce610M2.1 GeForceGTX580M2.1 GeForceGTX570M2.1 GeForceGTX560M2.1 GeForceGT555M2.1 GeForceGT550M2.1 GeForceGT540M2.1 GeForceGT525M2.1 GeForceGT520MX2.1 GeForceGT520M2.1 GeForceGTX485M2.1 GeForceGTX470M2.1 GeForceGTX460M2.1 GeForceGT445M2.1 GeForceGT435M2.1 GeForceGT420M2.1 GeForceGT415M2.1 GeForceGTX480M2.0 GeForce710M2.1 GeForce410M2.1 TegraX15.3 TegraK13.2 JetsonTK13.2 ZeroZone零域 关注 关注 4 点赞 踩 10 评论 16 收藏 扫一扫，分享内容 点击复制链接 专栏目录 发现了一些写简历的“通病” 03-11 绝大部分即将毕业的同学写简历，都会发现缺少项目经历，其实C认证能帮你解决这一烦恼。

419.35-desktop-win10-64bit-international-dch-whql.zip 09-25 NVIDIA驱动一直都是负优化，很多老版驱动已经找不到了。

此驱动为Win1064位GTX1660Ti最佳显卡驱动。

评论 10 您还未登录，请先 登录 后发表或查看评论 NVIDIAGPU的ComputeCapability一览 Jiajun的博客 07-29 3万+ GPU ComputeCapabilityTeslaK80 3.7 TeslaK40 3.5 TeslaK20 3.5 TeslaC2075 2.0 TeslaC2050/C2070 2.0 TeslaM40 5.2 TeslaK80 3.7 TeslaK40 3.5 TeslaK20 3.5 Tes nVIDIAGPU的计算能力ComputeCapability 最新发布 arjean5的专栏 11-11 99 NVIDIAQuadroandNVIDIARTXMobileGPUs GPU ComputeCapability QuadroM4000M 5.0 QuadroK3100M 3.0 QuadroM3000M 5.0 QuadroK2200M 3.0 QuadroK2100M 3.0 QuadroM2000M 5.0 QuadroK1100M... NVIDIAGPUComputeCapability解释 Forskamse'sBlog 08-09 4493 GPU的ComputeCapability（计算能力）决定了其通用规格和可用特性。

具体来说，可以用以下两个表格来表示： 参考资料 https://developer.nvidia.com/cuda-faq https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#compute-capabilities ... 英伟达GPU显卡计算能力评估（深度学习） 热门推荐 haoji007的博客 01-28 6万+ FindoutallaboutCUDAandGPUComputing byattendingour GPU ComputingWebinars andjoiningourfree-to-joinCUDA RegistereddeveloperProgram. Learnabout Tesla for technicalandscientific 英伟达GPU显卡计算能力评估 Touch_Dream的博客 06-24 1万+ FindoutallaboutCUDAandGPUComputing byattendingour GPU ComputingWebinars andjoiningourfree-to-joinCUDA RegistereddeveloperProgram. Learnabout Tesla fortechnicalandscientificc NVIDIAGPUsComputeCapability英伟达显卡计算力简介及ｃｕｄａ支持显卡链接 qq_36501182的博客 01-19 2万+ 深度学习中我们对GPU的计算能力一般是要求大于５.0，具体情况具体分析，低于5.0也并非一定不可以。

那为啥不用CPU？CPU只能一个一个按照顺序进行运算,GPU可以利用多个CUDA核心并行进行运算，GPU的浮点算力比CPU更强，另外计算速度的标准是TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）。

另附英伟达显卡计算力官网查询地址： NVIDIAGPUsComputeCapability英伟 如何知道自己GPU的CUDAComputeCapability 吴成伟的博客 04-18 3790 1.桌面右击找到“NAVID控制面板” 2.菜单栏中找“帮助” 3.选择“系统信息” 4.如下图，选中“项目”栏下的内容 5.对应下表按住“ctrl+f”组合键快速查找对应关系 https://blog.csdn.net/JiaJunLee/article/details/52067962 ... 【matlab】GPU显卡版本与计算能力（computecapability）兼容性问题 weixin_30650859的博客 03-22 567 MathWorks-BugReports 1.问题说明 当运行alexnet等卷积神经网络需要使用GPU加速时，matlab如果提示如下的警告信息： GPUsofcomputecapability6.0andabovearenotsupporteddue toaproblemwiththisve... nvidia显卡查看ComputeCapability tsq292978891的博客 05-01 5567 编译caffe的时候,Makefile.config文件需要指定gencodearch,这个时候可以去nvidia官网查看自己显卡对应的ComputeCapability. 附上链接:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 为何GPU可以用于加速人工智能或者机器学习的计算速度（并行计算能力） xihuanyuye的博客 07-24 2万+ 一、WhyGPU 其实GPU计算比CPU并不是“效果好”，而是“速度快”。

计算就是计算，数学上都是一样的，1+1用什么算都是2，CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。

GPU的起源 GPU全称叫做graphicsprocessingunit，图形处理器，顾名思义就是处理图形的。

电脑显示器上显示的图像，在显示在显示器上之前，要... CUDA计算能力的含义 qq_25147897的博客 10-30 1万+ 我们在学习GPU编程时经常看到计算能力（ComputeCapability）这个词语，那么什么是计算能力呢？ 计算能力（ComputeCapability） 计算能力不是描述GPU设备计算能力强弱的绝对指标，他是相对的。

准确的说他是一个架构的版本号。

也不是指cuda软件平台的版本号（如cuda7.0，cuda8.0等） 如TX1，版本号为5.3，实际上指的是： 5、SM NVIDIAGPU计算能力 sun小武 09-18 6653 原文链接：https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9056581.html TeslaV100 #ARCH=-gencodearch=compute_70,code=[sm_70,compute_70] GTX2080 #ARCH=-gencodearch=compute_72,code=sm_72-gencodearch=compute_72,c... cuda计算能力查询表 Allyli0022的专栏 01-20 2万+ 1)CUDA-EnabledTeslaProducts TeslaWorkstationProducts GPU ComputeCapability TeslaK80 3.7 TeslaK40 3.5 TeslaK20 3.5 TeslaC2075 2.0 TeslaC2050/C20 cudacomputecapability 03-31 202 Caffe基础（一）-win10vs2015显卡computecapability7.5Python3.5.2环境下编译配置caffe jiugeshao的专栏 12-15 587 之前的一篇的博客windows下vs2013配置caffe及基本使用（一）也提到caffe的配置，但使用的是微软的Windows版本caffe配置的，其自带了一个VS的Solution项目，这个版本同样支持基于CPU和CUDA的算法实现，如何配置参见我之前的博客。

下面介绍源码编译官方版本：伯克利BVLC(BerkeleyVisionAndLearningCenter)版，生成s... 查看CUDA，GPU对应计算能力 优秀本人 12-06 2386 这里我的GPU类型 计算能力参看官网https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA:CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），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 nvidiaComputeCapability（GPU） weixin_34088838的博客 05-25 579   GPU ComputeCapability NVIDIATITANX 6.1 GeForceGTX1080 6.1 GeForceGTX1070 6.1 GeForceGTX1060 6.1 TegraX1 ... ©️2022CSDN 皮肤主题：编程工作室 设计师：CSDN官方博客 返回首页 ZeroZone零域 CSDN认证博客专家 CSDN认证企业博客 码龄7年 暂无认证 72 原创 3万+ 周排名 89万+ 总排名 117万+ 访问 等级 5388 积分 734 粉丝 1055 获赞 388 评论 4062 收藏 私信 关注 热门文章 C++字符串与字符数组详解 135609 Ubuntu16.04安装NVIDIA英伟达驱动教程及常见几种报错Error的解决方案 118706 给ubuntu换一个优雅的界面：ubuntu主题更换教程 116271 戴尔主机安装不上系统，windows10更新失败，AHCI与Raidon模式 73939 Ubuntu16.04安装opencv的各种方法（含opencvcontrib扩展包安装方法） 71720 分类专栏 计算机视觉 26篇 深度学习 10篇 CUDA 1篇 C++ 11篇 Tensorflow Python 10篇 Linux 16篇 面试 论文学习 Windows 2篇 机器学习 opencv 1篇 其他 5篇 Caffe2 2篇 PyTorch 6篇 最新评论 win10+ubuntu16.04双系统网络问题（win10可以上网，ubuntu上不了网） 小罗同学的忠实粉丝: 朋友解决了吗，我第一次用，也遇到了这个问题，然后得挂上加速器才可以连 Ubuntu16.04安装opencv的各种方法（含opencvcontrib扩展包安装方法） xofc222: 友情提示，安装路径不要出现中文 在Windows下安装编译GDB调试工具 Ultimate_er: 原文有一句“要想对源代码进行编译，我们还需要下载MSYS（这里假设你已经下载并安装了MinGW，如果没有的话可百度搜索MinGW进入官网进行下载安装）” C++字符串与字符数组详解 0与1之间徘徊: 在讲述char*,与char[]的不同点时，char[]的指向不能改变，为何又能可写，而char*指向可以改变，为何又只能只读。

Ubuntu安装opencv报错：Youshouldcreateaseparatedirectoryforbuildfiles. qq_45802546: 我树莓派装的是opencv3.4.3版本， 试过有作用 您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？ 强烈不推荐 不推荐 一般般 推荐 强烈推荐 提交 最新文章 module'torchvision.datasets'hasnoattribute'VOCDetection' MaskrcnnBenchmark源码解析-模型定义(modeling)之骨架网络(backbone) 安装maskrcnn-benchmark:command':/usr/local/cuda/bin/nvcc'failedwithexitstatus1 2018年68篇 2017年8篇 目录 目录 分类专栏 计算机视觉 26篇 深度学习 10篇 CUDA 1篇 C++ 11篇 Tensorflow Python 10篇 Linux 16篇 面试 论文学习 Windows 2篇 机器学习 opencv 1篇 其他 5篇 Caffe2 2篇 PyTorch 6篇 目录 实付元 使用余额支付 点击重新获取 扫码支付 钱包余额 0 抵扣说明： 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。

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