compute-capability

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    CUDA計算能力向後兼容性

    我目前正在爲計算能力5.2編譯CUDA代碼。我的機器恰好具有計算能力5.2 GPU（GeForce GTX 970）。但是，我的問題是：爲計算能力5.2編譯的代碼是否仍然在具有低至3的計算能力的計算機上運行？ （假設代碼從不違反像共享內存差異等較低計算能力的限制）
    c++ cuda compute-capability 2016-08-24

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    編譯時的CUDA設備屬性和計算能力

    讓我們假設我有一個代碼，讓用戶通過threads_per_block來調用內核。然後我想檢查一下，如果輸入有效（例如< = 512，計算能力CC < 2.0和1024（對於CC> = 2.0））。 現在我想知道如果我在使用CC2.0的計算機上顯示圖形卡時使用nvcc -arch=sm_13編寫代碼時，如果用戶通過threads_per_block == 1024，會發生什麼情況？是這樣的： 有效的
    cuda nvcc ptx compute-capability 2011-05-18

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    我可以調用哪些實用程序/二進制文件來確定nVIDIA GPU的計算能力？

    假設我有一個安裝了單個GPU的系統，並且假設我還安裝了最新版本的CUDA。 我想確定什麼是我的GPU的計算能力。如果我可以編譯代碼，這將是很容易： #include <stdio.h> int main() { cudaDeviceProp prop; cudaGetDeviceProperties(&prop, 0); printf("%d", prop.majo
    cuda utility compute-capability 2016-11-19

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    爲什麼nvlink警告我缺少sm_20（計算能力2.0）目標代碼？

    我正在搭配GTX Titan卡（計算能力3.5）的機器上使用CUDA 6.5。我建設我的代碼只有-gencode=arch=compute_30,code=sm_30 -gencode=arch=compute_35,code=sm_35 - 當我鏈接到我的二進制，nvlink說： nvlink warning : SM Arch ('sm_20') not found in '/local/ey
    cuda linker compute-capability nvlink 2016-02-12

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    不能在Tensorflow中使用GPU

    我已經使用CUDA 7.5和cuDNN 5.0安裝了tensorflow。我的顯卡是支持2.1功能的NVIDIA Geforce 820M。但是，我得到這個錯誤。 Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce 820M, pci bus id: 0000:08:00.0) with Cuda compute capability 2.1
    tensorflow cuda gpu cudnn compute-capability 2016-10-25
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