Как я могу узнать о вычислительных возможностях и см моей видеокарты?

Я знаю, что могу получить вычислительные возможности, просто посетив эту официальную страницу cuda или эту вики-страницу .
Но я не знаю, как мне найти smсвою карточку. Это коротко для shader model? или shared memory? или никто из них?

nvidia-graphics-card cuda Rika
источник

Где на любой из этих двух веб-страниц говорится о «см»? Контекст это все

carpii

Я пытаюсь скомпилировать caffe, и для части cuda требуется две части информации, одна - вычислительная, а другая - sm, например, `<! - Установить архитектуру CUDA, подходящую для вашего графического процессора. Настройка правильной архитектуры важна для минимизации времени выполнения и компиляции. -> ` <CudaArchitecture>compute_52,sm_52;compute_35,sm_35;compute_30,sm_30</CudaArchitecture>

Рика

здесь также написано sm: devblogs.nvidia.com/parallelforall/… Я не знаю, являются ли они одним и тем же или меняются независимо?

Рика

может быть, это поможет docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/… Из того, что я понимаю, compute_ * определяет «вычислительные возможности», на которые вы нацеливаетесь, а SM определяет минимальную архитектуру SM (аппаратную). SM в данном случае относится не к «шейдерной модели» или «разделяемой памяти», а к потоковому мультипроцессору. Я не уверен, почему кто-то установил compute_ * отличным от sm_ *.

carpii

См. Также, в нем показано, какие API доступны в каждой версии «Поддерживаемой архитектуры SM» - docs.nvidia.com/cuda/cuda-samples/…

carpii

Ответы:

Вы должны просто использовать свои вычислительные возможности со страницы, на которую вы ссылаетесь. Например, если ваша вычислительная мощность равна 6,1 us sm_61 и compute_61.

SM расшифровывается как «потоковый мультипроцессор». Аргументы устанавливаются таким путающим образом, потому что они используются в качестве аргументов для nvcc, где compute_XX устанавливает архитектуру для виртуального (промежуточного) представления кода, а sm_XX устанавливает архитектуру для реального представления. Если у вас нет веских причин, вы должны установить оба этих параметра на одно и то же.

Лукас Бевальд
источник

Что такое GeForce RTX 2070 тогда? Это не перечислено.

mathtick

Вы можете использовать эту страницу, чтобы найти свой GPU «Compute Capability»: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus Используйте его как для «compute_xy», так и для «sm_xy»

Сыпь
источник

Спасибо, я ценю это, но они не обязательно одинаковы, есть графические процессоры, которые имеют относительно высокую вычислительную мощность, но очень низкое см! кто-то разместил некоторую информацию по этому вопросу в разделе cm вопроса, sm на самом деле относится к конкретному API, который поддерживает видеокарта. и я сам столкнулся с точно такой же вещью!

Рика

Чтобы получить больше информации о вашей видеокарте, вы можете использовать Geeks3D GPU Caps Viewer ( Альтернатива ). Он похож на GPU-Z, но предоставляет дополнительную информацию, которая может оказаться полезной. Как всякий раз, когда карта совместима с CUDA / OpenCL / Vulkan.

Кроме того, он имеет более подробную информацию для каждой из этих вещей. Для CUDA вам могут быть интересны возможности вычислений и шейдерные часы?

Угур Гюмюшан
источник

Можете ли вы немного расширить свой ответ? Просто упоминание о продукте не объясняет, как добиться решения. Лучше включить некоторые инструкции о том, как использовать продукт для решения проблемы, или хотя бы описать, что делает продукт хорошим решением. Хорошее руководство по рекомендации программного обеспечения здесь: meta.superuser.com/questions/5329/… . Благодарю. Из очереди просмотра LQP

fixer1234

@ fixer1234 это идеальный ответ, я не играю в твою правящую игру. Пожалуйста, не беспокойте меня. Отредактируйте или удалите все, что вы хотите.

Угур Гюмюшан,

Это не идеальный ответ.

DavidPostill

Пожалуйста, прочитайте, Как я рекомендую программное обеспечение для некоторых советов относительно того, как Вы должны рекомендовать программное обеспечение. Вы должны предоставить хотя бы ссылку, некоторую дополнительную информацию о самом программном обеспечении и о том, как его можно использовать для решения поставленной задачи.

DavidPostill

@ ِ DavidPostill: Нет, в комментариях прозвучал хит, и это в отличие от gpuz предоставляет больше информации о проблеме, однако это не решило мою проблему, но я подумал, что это лучше, чем ничего. по крайней мере, дает некоторые намеки на проблему.

Рика