cudnn版本gpu架构

nvcc --help 可以看 --gpu-architecture 写到的支持的架构

NVIDIA 的 GPU 架构是按代次发布的,以下是这些架构的对应说明:

  1. NVIDIA Hopper: 这是 NVIDIA 于 2022 年推出的架构之一,面向高性能计算(HPC)和人工智能(AI)的任务。
  2. NVIDIA Ada Lovelace: 这是 NVIDIA 最新发布的架构之一,大约在 2022 年推出,主要针对消费级市场和游戏,代表性的 GPU 如 GeForce RTX 40 系列。
  3. NVIDIA Ampere: 于 2020 年推出,是广泛应用于数据中心、AI 推理、训练以及高端消费者级 GPU 市场的架构,如 GeForce RTX 30 系列、A100 等。
  4. NVIDIA Turing: 于 2018 年推出,首个支持实时光线追踪(Ray Tracing)的消费级架构,如 GeForce RTX 20 系列。
  5. NVIDIA Volta: 于 2017 年推出,主要用于数据中心和深度学习的架构,代表性的产品如 Tesla V100。
  6. NVIDIA Pascal: 于 2016 年推出,广泛用于各种应用场景,包括消费级显卡和数据中心,如 GeForce GTX 10 系列和 Tesla P100。
  7. NVIDIA Maxwell: 于 2014 年推出,这一架构在性能和能效方面有显著提升,代表性的产品如 GeForce GTX 900 系列。

这些架构依次构成了 NVIDIA 在过去几年的技术进步,涵盖了从游戏到专业计算的不同市场。

相关推荐
虎妞05001 天前
PyTorch 2.0 生产级部署与性能优化指南
pytorch·深度学习·ai·模型部署·cuda
CV-deeplearning1 天前
NVIDIA CV-CUDA:GPU 全流程加速计算机视觉,pip 一键安装替代 OpenCV,微软/腾讯/百度/字节全在用,云级图像处理吞吐量飙升 10 倍
opencv·计算机视觉·pip·nvidia·cuda·gpu加速·cv-cuda
王小义笔记3 天前
CUDA 版本下 Transformers 报错排查与解决办法
llm·transformer·cuda
努力的章鱼bro5 天前
CUDA编程模型
c++·cuda
努力的章鱼bro8 天前
CUDA编程入门
c++·人工智能·cuda
June`12 天前
并行计算的本质:为何需要它???
人工智能·cuda
爱听歌的周童鞋16 天前
YOLO26-Sem推理详解及部署实现
tensorrt·cuda·语义分割·高性能·yolo26-sem
fpcc16 天前
并行编程实战——CUDA基础的知识点
c++·cuda
Together_CZ16 天前
Windows 下 CUDA / cuDNN / PyTorch GPU 训练环境搭建完整指南:虚拟环境与系统级环境两种方案
virtualenv·nvidia·cuda·cudnn·rtx 5060
AI小小怪18 天前
保姆级教程:Ubuntu 22.04 安装 NVIDIA GPU 驱动 + CUDA 12.6(RTX 3080 显卡)
linux·nvidia·cuda