怎么通过compute capability获取支持的cuda

要通过compute capability获取支持的CUDA版本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，打开NVIDIA CUDA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），找到 compute capability 与 CUDA 版本的对应表。该表格显示了不同的 GPU 计算能力与支持的 CUDA 版本的映射关系。

2. 确定您的GPU的型号和计算能力。可以通过查看GPU型号和计算能力的规格手册来获得这些信息。一般来说，这些信息可在GPU的制造商网站或相关技术文档中找到。

3. 根据GPU的计算能力，找到对应的CUDA版本。查找表格中的计算能力列，找到与您的GPU计算能力相匹配的行，并在CUDA版本列中找到对应的CUDA版本号。

4. 确认您的计算能力是否满足您想要使用的CUDA版本的要求。如果计算能力满足对应CUDA版本的要求，您可以下载并安装相应的CUDA Toolkit进行开发和编译。在CUDA Toolkit中，会提供对应的CUDA库和工具，用于利用GPU进行加速计算。

总之，要通过compute capability获取支持的CUDA版本，需要查看官方网站或相关文档中的对应表格，找到计算能力与CUDA版本的映射关系，并根据您的GPU的计算能力选择相应的CUDA版本。

相关问题

Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.6, Driver API Version: 12.0, Runtime API Version: 11.7

这段信息是关于使用的GPU设备的一些参数信息。

"device: 0" 表示使用的是第一个GPU设备。

"GPU Compute Capability: 8.6" 是指该GPU设备的计算能力为8.6。

"Driver API Version: 12.0" 和 "Runtime API Version: 11.7" 分别是指所使用的CUDA驱动程序API版本和运行时API版本。

这些信息通常在使用CUDA加速计算的时候会被打印出来，以便用户了解所使用的GPU的性能和API版本等信息。

2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

这是 TensorFlow 在启动时输出的一些信息。其中包含了以下几个内容：

1. TensorFlow 检测到了一个 GPU 设备，但由于该设备的 CUDA 计算能力版本太低（2.1），不满足 TensorFlow 最低要求（3.5），因此被忽略。

2. TensorFlow 检测到了一些 CPU 功能，包括 AVX 和 AVX2 指令集。这些指令集可以在一些性能关键的操作中加速计算。为了在其他操作中启用它们，需要使用适当的编译器标志重新构建 TensorFlow。

这些信息可以帮助用户了解 TensorFlow 运行时的一些配置和限制。例如，如果用户需要在 GPU 上运行 TensorFlow，他们需要确保所选的 GPU 设备的 CUDA 计算能力版本符合 TensorFlow 的要求。