如何查询 NVIDIA GPU 的算力（Compute Capability）？

<think>我们正在回答用户关于如何查询NVIDIA GPU算力（Compute Capability）的问题。 根据用户提供的引用[1]中的信息，我们知道某些GPU的算力可能低于要求（例如2.1），而最低要求可能是3.0。因此，我们需要指导用户如何查询自己GPU的算力。 方法有多种，我们将提供几种常见的方法，包括使用命令行工具、查看官方网站以及通过编程方式（如PyTorch）查询。 注意：在回答中，我们将按照要求使用LaTeX格式，并且确保结构清晰。</think>### 如何查询 NVIDIA GPU 的 Compute Capability（算力） Compute Capability（算力）是 NVIDIA GPU 硬件架构的代际标识，决定了 GPU 支持的 CUDA 特性和性能上限。以下是三种常用查询方法： #### 方法一：使用官方查询工具（推荐） 访问 NVIDIA 官方数据库，按型号查询： 1. 打开 [NVIDIA CUDA GPU 列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) 2. 在 "CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products" 表格中查找您的 GPU 型号 3. 在 "Compute Capability" 列查看对应值  #### 方法二：通过命令行查询（需安装驱动） ```bash # Linux/macOS nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv # Windows nvidia-smi -q | findstr "Compute" ``` 输出示例： ``` compute_cap 8.6 ``` 表示算力为 8.6（RTX 30 系列）[^1] #### 方法三：编程查询（Python） ```python import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda:0") # 获取算力（格式：主版本.次版本） capability = torch.cuda.get_device_capability(device) print(f"Compute Capability: {capability[0]}.{capability[1]}") else: print("CUDA device not found") ``` #### 常见 GPU 算力对照表 | GPU 系列 | 算力 | 代表型号 | |------------------|------|------------------| | Tesla K80 | 3.7 | 服务器 GPU | | GTX 900 系列 | 5.2 | GTX 980 Ti | | RTX 20 系列 | 7.5 | RTX 2080 Ti | | RTX 30 系列 | 8.6 | RTX 3080/3090 | | RTX 40 系列 | 8.9 | RTX 4090 | > **关键提示**：深度学习框架（如 PyTorch）要求最低算力支持，例如 CUDA 11.x 需算力 ≥ 3.5。若出现类似 `requires capability >= 3.0 but device has 2.1` 的错误，说明您的 GPU 过旧[^1]。 ```mermaid graph LR A[查询算力] --> B{方法选择} B --> C[官网查询] B --> D[命令行] B --> E[编程查询] C --> F[无需安装] D --> G[需驱动] E --> H[需PyTorch] ```