# 如何查询GPU架构命令
在计算机科学领域，尤其是涉及到深度学习和图形处理的工作中，了解你所使用的图形处理单元 (GPU) 的架构非常重要。这不仅能够帮助你优化代码性能，还能够让你选择合适的库和工具来提高工作效率。在本篇文章中，我们将逐步学习如何查询GPU架构命令。
## 流程概述
下面是查询GPU架构的整体流程，包含必要的步骤和对应的命令。以下表格展示了整个流程。
| 步骤 | 操作
当我第一次使用Linux时，我想要做的第一件事就是安装GPU版本Tensorflow。我找到了一个很好的指南。但即使考虑到这一点，我也花了超过40个小时的安装。这篇文章我想节省你的时间，分享自己的经验。下面你会找到来自python36.com的更新指南第1步：更新和升级您的系统：sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade第2步：验证您是否拥有支持CUDA的G
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2024-10-10 17:48:34
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# NVCC查询GPU架构使用指南
## 引言
在深度学习和高性能计算的领域中，GPU（图形处理单元）通常用于加速计算。为了充分利用GPU的性能，了解您的GPU架构是至关重要的。本文将介绍如何使用`nvcc`命令来查询GPU架构，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是NVCC？
NVCC（NVIDIA CUDA Compiler）是用于编译CUDA程序的工具，它可
GPU占用率查看：方法一：任务管理器如图，GPU0和GPU1的占用率如下显示。 方法二：GPU-Z软件 下面两个GPU，上面是GPU0，下面是GPU1sensors会话框里的GPU Load就是占用率大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率 方法三：终端查看在运行中输入cmd，打开终端输入cd C:
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2018-11-30 15:18:00
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Oculus和高通在过去一年中一直在努力构建一个名为Performance Interface Library（PIL）的底层设备端库，从而提供以前只能通过Snapdragon Profiler获得的GPU信息。这个库现在已经嵌入到Quest操作系统中，并提供了两种主要的信息：渲染阶段度量和实时度量。你可以通过GPU Systrace和ovrgpuprofiler这两个新工具进行访问，以最少的GP
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2024-04-24 08:08:58
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在Linux下查询GPU的架构代码是一个非常常见的需求，尤其是在机器学习和图形处理的应用中。了解GPU的架构代码对于优化程序性能和选择合适的硬件配置具有重要意义。下面我将分享如何查询GPU架构代码的过程，包括技术原理和应用场景，并且提供一些实用的代码示例。
```mermaid
flowchart TD
A[查询GPU架构] --> B[使用命令]
B --> C[解析信息]
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规
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2023-07-07 22:57:20
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）： id="iframe_0.
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2023-11-28 13:28:23
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1、GPU的起源GPU缩写为Graphics Processing Unit的，一般称为视觉处理单元。GPU被广泛用于嵌入式系统、移动电话、个人电脑、工作站和电子游戏解决方案当中。现代的GPU对图像和图形处理是十分高效率的，这是因为GPU被设计为很高的并行架构这样使得比通用处理器CPU在大的数据块并行处理算法上更具有优势。1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发
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2023-10-01 15:26:17
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GPU架构及CUDA基础理解cuda core，sm，sp显存显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是容量大（可达16GB），速度慢，CPU和GPU都可以访问。计算单元计算单元（Streaming Multiprocessor）：执行计算的。每一个SM都有自己的控制单元（Control Unit），寄存器（
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2023-08-24 22:07:21
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目前市场上的NVIDIA显卡都是基于Tesla架构的，分为G80、G92、GT200三个系列。Tesla体系架构是一块具有可扩展处器数量的处理器阵列。每个GT200 GPU包含240个流处理器（streaming processor,SP），每8个流处理器又组成了一个流多处理器(streaming multiprocessor,SM)，因此共有30个流多处理器。GPU在工作时，工作负载由PCI-E
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2023-07-13 20:43:19
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一篇文章理解CUDA架构、编程与进阶使用一、CUDA架构二、CUDA编程基础1.矩阵加法2.矩阵乘法三、CUDA进阶 I——利用共享内存加速访存1.CUDA内存读写速度比较2.申请共享内存四、CUDA进阶 II——利用stream加速大批量文件IO读写耗时1. 认识CUDA stream2. CUDA stream API介绍五、CUDA进阶 III——调用cuBLAS库API进行矩阵计算 本文
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2023-10-07 18:04:39
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一、CPU与GPU对比CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。下图是处理器内部结构图：DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑
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2023-11-02 13:43:56
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：GPU采用了数量众多的计算单元和超长
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2023-07-19 17:26:33
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最近研究GPU架构，关于GPU的基本原理（顶点->纹理->像素->光栅 这个pipeline）可以参考我之前阅读的一些文章，相信读了他们，会对什么是GPU，GPU的工作原理等之类的问题有了一定的感性认识，具体如下：
1 GPU大百科全书系列
http://vga.zol.com.cn/251/2511984.html
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2023-10-06 23:08:57
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CPU与GPU的计算模块差别
以上为CPU架构与GPU架构的主要区别： 图一可见：CPU在ALU的计算一个步骤之外还有许多额外的开销。 图二展示了CPU，AVX(高级矢量扩展指令集)，以及GPU的计算模块。可以看出GPU在ALU的数量上具有相当大的优势，因此在计算密集度高的场景上有可以有相对高的计算能力。 以上为完整的GPU结构。 图三中的每一个绿色小块都是一个SM，而每个SM的详细结构如图四。C
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2023-08-15 14:23:00
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文章目录关于GPU架构简介GPC, TPC, SM, CUDA Core流多处理器 SM 的架构线程组的分派SM和线程组线程组的数量选择线程组的分派和线程数量规划线程组的执行单位：warp 关于本文从GPU架构去理解Computer Shader的线程组概念，分析了线程组和线程的数量如何规划，以及Dispatch函数和numthreads的参数的含义。（目前还是初步的理解，有可能存在错误，此文会
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2023-07-12 00:17:09
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：&nbs
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2023-10-21 23:58:20
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一、硬件平台xavier配置： Xavier是最新一代NVIDIA业界领先的嵌入式Linux高性能计算机，主要包括一个8核NVIDIA Carmel ARMv8.2 64位CPU，由8个流多处理器组成的512核Volta架构的GPU，支持并行计算语言CUDA 10，支持多精度计算，FP16计算能力为11 TFLOPS（每秒浮点运算次数），INT8为2
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2024-09-02 12:30:36
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一、NVIDIA介绍NVIDIA，中文名英伟达，是一家人工智能计算公司，与ATI（后被AMD收购）齐名，专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品（一家显卡厂商），是全球可编程图形处理技术领袖，发明了GPU，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。其中 NVIDIA 组织的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 是AI和深度学习领域的大会，也是全球范围的GPU开发者
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2023-07-14 19:12:18
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