CUDA 计算能力要求
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【中文标题】CUDA 计算能力要求【英文标题】:CUDA compute capability requirements 【发布时间】:2015-05-10 01:40:14 【问题描述】:以下方面的最低计算能力要求是什么:
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CUDA 5.5?
CUDA 6.0?
CUDA 6.5?
【问题讨论】:
相关:***.com/questions/30820513/… 【参考方案1】:CUDA VERSION Min CC Deprecated CC Default CC Max CC
5.5 (and prior) 1.0 N/A 1.0
6.0 1.0 1.0 1.0
6.5 1.1 1.x 2.0
7.x 2.0 N/A 2.0
8.0 2.0 2.x 2.0 6.2
9.x 3.0 N/A 3.0 7.0
10.x 3.0 N/A 3.0 7.5 (3.0 deprecated in 10.2)
11.x 3.5 3.x,5.0 5.2 8.6 (11.0:8.0, 11.1:8.6)
(CUDA 11.5 still "supports" cc3.5 devices; the R495 driver in CUDA 11.5 installer does not)
Min CC = 可以指定给 nvcc 的最小计算能力
已弃用 CC = 如果您指定此 CC,您将收到弃用消息,但仍应继续编译。
默认 CC = 如果未使用 -arch
或 -gencode
开关,则目标架构
Max CC = 您可以在编译命令行上通过 arch 开关(compute_XY、sm_XY)指定的最高计算能力
【讨论】:
谢谢!实际上,我在使用 CC 1.2 的 GPU 上安装 CUDA 6 时遇到了一些问题,并认为它不受支持。但看起来问题出在其他地方。 您在哪里找到这些信息?有没有针对 CUDA 9.0 更新的官方版本? 实际上对于 CUDA 9.0:GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher for building from source and 3.5 or higher for our binaries.
如tensorflow.org/versions/r1.7/install/install_linux 所述
@AndrzejPiasecki 这是特定于 Tensorflow 的要求(将来可能会改变),而不是使用 CUDA 9.0 的一般 CUDA 要求。这个问题与 Tensorflow 无关。
@JarsOfJam-Scheduler Tensorflow 和 CUDNN 的最小 cc 为 3.0。不是 CUDA 8。请参阅here。【参考方案2】:
实际上对于 CUDA 10.0:
使用 TensorFlow:The minimum required Cuda capability is 3.5.
使用 Pytorch:Found GPU0 GeForce GTX 650 which is of cuda capability 3.0.
PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.
【讨论】:
以上是关于CUDA 计算能力要求的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
C语言太复杂?CUDA Python也能实现并行计算加速!| Q推荐