GPU

Compute Capability

NVIDIA TITAN X

6.1

GeForce GTX 1080

6.1

GeForce GTX 1070

6.1

GeForce GTX 1060

6.1

Tegra X1

5.3

Tesla M40

5.2

Quadro M6000 24GB

5.2

Quadro M6000

5.2

Quadro M5000

5.2

Quadro M4000

5.2

Quadro M2000

5.2

GeForce GTX TITAN X

5.2

GeForce GTX 980 Ti

5.2

GeForce GTX 980

5.2

GeForce GTX 970

5.2

GeForce GTX 960

5.2

GeForce GTX 950

5.2

GeForce GTX 980

5.2

GeForce GTX 980M

5.2

GeForce GTX 970M

5.2

GeForce GTX 965M

5.2

GeForce 910M

5.2

Quadro K2200

5

Quadro K1200

5

Quadro K620

5

Quadro M5500M

5

Quadro M5000M

5

Quadro M4000M

5

Quadro M3000M

5

Quadro K2200M

5

Quadro M2000M

5

Quadro M1000M

5

Quadro K620M

5

Quadro M600M

5

Quadro M500M

5

NVIDIA NVS 810

5

GeForce GTX 750 Ti

5

GeForce GTX 750

5

GeForce GTX 960M

5

GeForce GTX 950M

5

GeForce 940M

5

GeForce 930M

5

GeForce GTX 850M

5

GeForce 840M

5

GeForce 830M

5

Tesla K80

3.7

Tesla K80

3.7

Tesla K40

3.5

Tesla K20

3.5

Tesla K40

3.5

Tesla K20

3.5

Quadro K6000

3.5

Quadro K5200

3.5

Quadro K610M

3.5

Quadro K510M

3.5

GeForce GTX TITAN Z

3.5

GeForce GTX TITAN Black

3.5

GeForce GTX TITAN

3.5

GeForce GTX 780 Ti

3.5

GeForce GTX 780

3.5

GeForce GT 730

3.5

GeForce GT 720

3.5

GeForce GT 705*

3.5

GeForce GT 640 (GDDR5)

3.5

GeForce 920M

3.5

Tegra K1

3.2

Jetson TK1

3.2

Tesla K10

3

Quadro K5000

3

Quadro K4200

3

Quadro K4000

3

Quadro K2000

3

Quadro K2000D

3

Quadro K600

3

Quadro K420

3

Quadro 410

3

Quadro K6000M

3

Quadro K5200M

3

Quadro K5100M

3

Quadro K500M

3

Quadro K4200M

3

Quadro K4100M

3

Quadro K3100M

3

Quadro K2100M

3

Quadro K1100M

3

NVIDIA NVS 510

3

GeForce GTX 770

3

GeForce GTX 760

3

GeForce GTX 690

3

GeForce GTX 680

3

GeForce GTX 670

3

GeForce GTX 660 Ti

3

GeForce GTX 660

3

GeForce GTX 650 Ti BOOST

3

GeForce GTX 650 Ti

3

GeForce GTX 650

3

GeForce GT 740

3

GeForce GTX 880M

3

GeForce GTX 870M

3

GeForce GTX 780M

3

GeForce GTX 770M

3

GeForce GTX 765M

3

GeForce GTX 760M

3

GeForce GTX 680MX

3

GeForce GTX 680M

3

GeForce GTX 675MX

3

GeForce GTX 670MX

3

GeForce GTX 660M

3

GeForce GT 750M

3

GeForce GT 650M

3

GeForce GT 745M

3

GeForce GT 645M

3

GeForce GT 740M

3

GeForce GT 730M

3

GeForce GT 640M

3

GeForce GT 640M LE

3

GeForce GT 735M

3

GeForce GT 730M

3

NVIDIA NVS 315

2.1

NVIDIA NVS 310

2.1

NVS 5400M

2.1

NVS 5200M

2.1

NVS 4200M

2.1

GeForce GTX 560 Ti

2.1

GeForce GTX 550 Ti

2.1

GeForce GTX 460

2.1

GeForce GTS 450

2.1

GeForce GTS 450*

2.1

GeForce GT 730 DDR3,128bit

2.1

GeForce GT 640 (GDDR3)

2.1

GeForce GT 630

2.1

GeForce GT 620

2.1

GeForce GT 610

2.1

GeForce GT 520

2.1

GeForce GT 440

2.1

GeForce GT 440*

2.1

GeForce GT 430

2.1

GeForce GT 430*

2.1

GeForce 820M

2.1

GeForce 800M

2.1

GeForce GTX 675M

2.1

GeForce GTX 670M

2.1

GeForce GT 635M

2.1

GeForce GT 630M

2.1

GeForce GT 625M

2.1

GeForce GT 720M

2.1

GeForce GT 620M

2.1

GeForce 710M

2.1

GeForce 705M

2.1

GeForce 610M

2.1

GeForce GTX 580M

2.1

GeForce GTX 570M

2.1

GeForce GTX 560M

2.1

GeForce GT 555M

2.1

GeForce GT 550M

2.1

GeForce GT 540M

2.1

GeForce GT 525M

2.1

GeForce GT 520MX

2.1

GeForce GT 520M

2.1

GeForce GTX 485M

2.1

GeForce GTX 470M

2.1

GeForce GTX 460M

2.1

GeForce GT 445M

2.1

GeForce GT 435M

2.1

GeForce GT 420M

2.1

GeForce GT 415M

2.1

GeForce 710M

2.1

GeForce 410M

2.1

Tesla C2075

2

Tesla C2050/C2070

2

Tesla M20xx

2

Quadro Plex 7000

2

GeForce GTX 590

2

GeForce GTX 580

2

GeForce GTX 570

2

GeForce GTX 480

2

GeForce GTX 470

2

GeForce GTX 465

2

GeForce GTX 480M

2

nvidia Compute Capability(GPU)的更多相关文章

  1. windows如何查看nvidia显卡(GPU)的利用率和温度

    windows如何查看nvidia显卡(GPU)的利用率和温度 nvidia-smi 只要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidi ...

  2. Win10 TensorFlow(gpu)安装详解

    Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着 ...

  3. SIMD数据并行(三)——图形处理单元(GPU)

    在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multip ...

  4. (转)Win10 TensorFlow(gpu)安装详解

    Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着 ...

  5. NSight Compute 用户手册(中)

    NSight Compute 用户手册(中) NVIDIA Nsight Compute支持密码和私钥身份验证方法.在此对话框中,选择身份验证方法并输入以下信息: 密码 IP/主机名:目标设备的IP地 ...

  6. NSight Compute 用户手册(上)

    NSight Compute 用户手册(上) 非交互式配置文件活动 从NVIDIA Nsight Compute启动目标应用程序 启动NVIDIA Nsight Compute时,将出现欢迎页面.单击 ...

  7. 学习笔记︱深度学习以及R中并行算法的应用(GPU)

    笔记源于一次微课堂,由数据人网主办,英伟达高级工程师ParallerR原创.大牛的博客链接:http://www.parallelr.com/training/ 由于本人白痴,不能全部听懂,所以只能把 ...

  8. NSight Compute 用户手册(下)

    主菜单 文件 新建项目使用"新建项目"对话框创建新的分析项目 4. Main Menu and Toolbar Information on the main menu and t ...

  9. 显卡(GPU)的基础知识

    显卡的性能指标有: 流处理器(SP)数量 核心频率 流处理器的架构 显存容量 显存频率 显存带宽 1. 流处理器的数量 把一个GPU当成是一个画画的工厂,其中流处理器的数量就是画师的数量,其数量自然是 ...

随机推荐

  1. Cap+Exceptionless实现日志消息发布订阅异常情况日志处理及Cap DashBoard授权处理

    Dashboard介绍 capOptions.UseDashboard(dashoptions => { dashoptions.AppPath = "applicationpath& ...

  2. Android Studio 入门级教程(一)

    声明 AS已经是Android开发的主流工具了,但是学校教学用的还是eclipse,很多同学不知道如何入门.网上看到一位大神整理得很好的教程,转载过来,希望可以帮到有需要的人. 生命壹号:http:/ ...

  3. mybatis中的增删改查操作

    在这一个部分,主要进行增删改查的示例书写. 增删改查可以基于xml的,也可以基于注解的方式. 一:对单条数据的查询 1.目录结构 这个使得目录更加清晰 2.User.java 这个使用以前的user表 ...

  4. 030 RDD Join中宽依赖与窄依赖的判断

    1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致,join结果的rdd分区数量也一样,这个时候join api是窄依赖 除 ...

  5. spring 状态机

    前言:“状态机”见名知意,用状态去管理业务操作,打个比方:0~1岁(出生状态),1~3岁(认知状态),3~6岁(启蒙状态),6~22岁(学习状态),22~60(工作状态),60以后(退休状态),那么人 ...

  6. Gift动图分解小工具

    gif 动图分解小工具 Overview 因为自己有时候需要将一些gif图片分解,但是没有在网上找到合适的工具,所有就自己写了一个,在这里与大家分享,其实实现很简单,是通过C#实现的.文章下方有下载链 ...

  7. hihoCoder.1457.后缀自动机四 重复旋律7(广义后缀自动机)

    题目链接 假设我们知道一个节点表示的子串的和sum,表示的串的个数cnt,那么它会给向数字x转移的节点p贡献 \(sum\times 10+c\times cnt\) 的和. 建广义SAM,按拓扑序正 ...

  8. Codeforces Round #374 (Div. 2) C. Journey DP

    C. Journey 题目连接: http://codeforces.com/contest/721/problem/C Description Recently Irina arrived to o ...

  9. Codeforces Round #373 (Div. 2) A. Vitya in the Countryside 水题

    A. Vitya in the Countryside 题目连接: http://codeforces.com/contest/719/problem/A Description Every summ ...

  10. Java之多线程 Atomic(原子的)

    一.何谓Atomic? Atomic一词跟原子有点关系,后者曾被人认为是最小物质的单位.计算机中的Atomic是指不能分割成若干部分的意思.如果一段代码被认为是Atomic,则表示这段代码在执行过程中 ...