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Streaming-Multiprozessornummer

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Streaming-Multiprozessornummer

Woher weiß ich, wie viele Streaming-Multiprozessoren (SM) ich auf meiner GTS 250 habe?

Antwort1

Sie können das SDK herunterladen und deviceQuery ausführen

CUDASDK_32/C/bin/linux/release/deviceQuery

Device 0: "Tesla S2050"
  CUDA Driver Version:                           3.10
  CUDA Runtime Version:                          3.10
  CUDA Capability Major/Minor version number:    2.0
  Total amount of global memory:                 2817982464 bytes

Und sehen Sie sich diese Zeile an:

 Multiprocessors x Cores/MP = Cores:  14 (MP) x 32 (Cores/MP) = 448 (Cores)

 Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 32768
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per block:           1024
  Maximum sizes of each dimension of a block:    1024 x 1024 x 64
  Maximum sizes of each dimension of a grid:     65535 x 65535 x 1
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Clock rate:                                    1.15 GHz
  Concurrent copy and execution:                 Yes
  Run time limit on kernels:                     No
  Integrated:                                    No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Compute mode:                                  Default (multiple host threads can use this device simultaneously)
  Concurrent kernel execution:                   Yes
  Device has ECC support enabled:                Yes

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 3.10, CUDA Runtime Version = 3.10, NumDevs = 1, Device = Tesla S2050

Antwort2

Die GTS 250 verfügt über 16 SMs und 8 Kerne pro SM, also insgesamt 128 CUDA-Kerne. Diese Wikipedia-Seitehat die Kernanzahl für alle GeForce-Geräte. Bei Prozessoren der GT200-Serie erhält man die Anzahl der SMs, indem man die Anzahl der Kerne durch 8 teilt.

Antwort3

Dies ist ein 12 Jahre alter Beitrag, ich hatte jedoch vor Kurzem ähnliche Verwirrungen bei der Suche sm_nach meiner GPU.

Zur künftigen Bezugnahme: Ich habe herausgefunden, dass, wenn Sie das __nvcc_device_query.exe(für Windows) ausführen, ein ähnliches Programm auch für Linux im CUDA-Installationsverzeichnis vorhanden sein sollte, und im binOrdner werden Sie die Nummer erhalten.

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