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número de multiprocesador de transmisión

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número de multiprocesador de transmisión

¿Cómo sé cuántos multiprocesadores (SM) de streaming tengo en mi GTS 250?

Respuesta1

Puede descargar el SDK y ejecutar deviceQuery

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

Y mira esta línea:

 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

Respuesta2

El GTS 250 tiene 16 SM y 8 núcleos por SM para un total de 128 núcleos CUDA. esta pagina de wikipediatiene recuentos de núcleos para todos los dispositivos GeForce. Para los procesadores de la serie GT200, dividir el número de núcleos por 8 da el número de SM.

Respuesta3

Esta es una publicación de hace 12 años; sin embargo, recientemente tuve una confusión similar al encontrar la sm_de mi GPU.

Para referencia futura, descubrí que si ejecuta __nvcc_device_query.exe(para Windows), algo similar debería ser también para Linux en el directorio instalado de CUDA, y en binla carpeta, obtendrá el número.

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