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英伟达 Nvidia 相关软件下载

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发表于 2024-11-14 13:19:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
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QQ截图20241114131751.jpg

什么是GPU?

GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢。

自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期。简单来说,其经过了以下几个阶段的发展:

1.仅用于图形渲染,此功能是GPU的初衷,这一点从它的名字就可以看出:Graphic Processing Unit,图形处理单元;

2.后来人们发现,GPU这么一个强大的器件只用于图形处理太浪费了,它应该用来做更多的工作,例如浮点运算。怎么做呢?直接把浮点运算交给GPU是做不到的,因为它只能用于图形处理(那个时候)。最容易想到的,是把浮点运算做一些处理,包装成图形渲染任务,然后交给GPU来做。这就是GPGPU(General Purpose GPU)的概念。不过这样做有一个缺点,就是你必须有一定的图形学知识,否则你不知道如何包装。

3.于是,为了让不懂图形学知识的人也能体验到GPU运算的强大,Nvidia公司又提出了CUDA的概念。

什么是CUDA?

CUDA(ComputeUnified Device Architecture),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。它包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。你只要使用一种类似于C语言的CUDA C语言,就可以开发CUDA程序,从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力,而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务,再交由GPU处理。

换句话说CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。

注意,并不是所有GPU都支持CUDA。

什么是CUDNN?

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是简单调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

如果你要用GPU训练模型,cuDNN不是必须的,但是一般会采用这个加速库。

CUDA与CUDNN的关系?

CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具,比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候,并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。





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 楼主| 发表于 2025-2-5 11:01:16 | 显示全部楼层
Nvidia GPU 计算能力

Compute CapabilityFamilyCards
9.0NVIDIAH100
8.9GeForce RTX 40xxRTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti SUPER RTX 4070 Ti RTX 4070 SUPER RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060
NVIDIA ProfessionalL4 L40 RTX 6000
8.6GeForce RTX 30xxRTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 RTX 3060 Ti RTX 3060 RTX 3050 Ti RTX 3050
NVIDIA ProfessionalA40 RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 RTX A3000 RTX A2000 A10 A16 A2
8.0NVIDIAA100 A30
7.5GeForce GTX/RTXGTX 1650 Ti TITAN RTX RTX 2080 Ti RTX 2080 RTX 2070 RTX 2060
NVIDIA ProfessionalT4 RTX 5000 RTX 4000 RTX 3000 T2000 T1200 T1000 T600 T500
QuadroRTX 8000 RTX 6000 RTX 5000 RTX 4000
7.0NVIDIATITAN V V100 Quadro GV100
6.1NVIDIA TITANTITAN Xp TITAN X
GeForce GTXGTX 1080 Ti GTX 1080 GTX 1070 Ti GTX 1070 GTX 1060 GTX 1050 Ti GTX 1050
QuadroP6000 P5200 P4200 P3200 P5000 P4000 P3000 P2200 P2000 P1000 P620 P600 P500 P520
TeslaP40 P4
6.0NVIDIATesla P100 Quadro GP100
5.2GeForce GTXGTX TITAN X GTX 980 Ti GTX 980 GTX 970 GTX 960 GTX 950
QuadroM6000 24GB M6000 M5000 M5500M M4000 M2200 M2000 M620
TeslaM60 M40
5.0GeForce GTXGTX 750 Ti GTX 750 NVS 810
QuadroK2200 K1200 K620 M1200 M520 M5000M M4000M M3000M M2000M M1000M K620M M600M M500M


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 楼主| 发表于 2025-3-5 17:58:28 | 显示全部楼层
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