CUDA 计算能力要求

Posted

技术标签:

【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:

    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-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

Tensorflow:Cuda 计算能力 3.0。所需的最低 Cuda 能力为 3.5

CUDA 计算能力之间有啥区别?

gtx 1660 的cuda计算能力是多少

cuda 多计算能力支持

CUDA 计算能力 1.0 比 3.5 快