怎么查看cuda能力

查看CUDA能力（Compute Capability）通常是在安装并配置好NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包之后进行的。以下是Windows和Linux系统中常见的步骤：

### Windows 系统:
1. 打开命令提示符（cmd）以管理员身份运行。
2. 输入 `nvidia-smi`（无需添加路径，因为这是NVIDIA提供的命令行工具）并回车。
3. 输出的信息会包含GPU型号和计算能力（如"compute capability"）。计算能力一般表示为XX.x格式，比如8.0代表支持CUDA 8及更高版本。

### Linux 系统 (Ubuntu/Debian):
1. 打开终端。
2. 输入 `lspci -k | grep -A 3 "VGA compatible controller"` 查看显卡信息。
3. 或者直接运行 `nvidia-smi` 查看详细信息，同样可以看到计算能力。

### 使用Python:
如果你的系统装有`pycuda`库，可以在Python脚本中查询：

import pycuda.driver as cuda
device = cuda.Device(0) # 设备ID，从0开始计数
print("CUDA Compute Capability:", device.compute_capability())

相关问题

rk3399 查看cuda

RK3399是一款高性能的64位ARM处理器，广泛应用于嵌入式系统和物联网设备中。它具有强大的图形处理能力和并行计算能力，并支持多种编程框架，包括CUDA。

CUDA是一种由英伟达公司推出的并行计算平台和编程模型，其主要目标是利用GPU的并行计算能力来加速应用程序的运行。通过使用CUDA，开发者可以利用GPU的强大计算能力，加速诸如深度学习、机器学习和科学计算等领域的应用。

在RK3399上查看CUDA支持，首先需要确保系统中已经安装了支持CUDA的驱动程序。然后，我们可以通过查询硬件和软件的兼容性列表来确认RK3399是否支持CUDA。一般来说，只有搭配了支持NVIDIA GPU的设备和驱动程序，才能正常运行CUDA。

在确认硬件和软件的兼容性之后，我们可以下载并安装CUDA开发工具包。CUDA开发工具包包括了一系列开发工具和库文件，用于编写和优化CUDA程序。通过CUDA的API接口和编程模型，我们可以使用CUDA C/C++或其他支持的编程语言编写并行计算的代码。

在RK3399上，我们可以使用CUDA C/C++编写并行计算程序，并通过编译器生成针对GPU加速的可执行文件。然后，我们可以在RK3399上运行这些可执行文件，利用其强大的并行计算能力来加速应用程序的运行。

总之，RK3399可以支持CUDA并行计算，但需要确保硬件和软件的兼容性，并安装CUDA开发工具包。通过CUDA，我们可以利用RK3399强大的计算能力，加速应用程序的运行。

如何查看CUDA设备的编号

你可以使用 CUDA Runtime API 中的 `cudaGetDeviceCount` 函数来获取可用的 CUDA 设备的数量，然后使用 `cudaGetDeviceProperties` 函数来获取每个设备的属性，包括它们的唯一标识符，即设备编号。以下是一个示例代码片段，展示如何获取第一个可用设备的编号：

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>

int main() {
    int deviceCount;
    cudaGetDeviceCount(&deviceCount);

    if (deviceCount == 0) {
        std::cerr << "No available CUDA devices!" << std::endl;
        return 1;
    }

    cudaDeviceProp properties;
    cudaGetDeviceProperties(&properties, 0);
    std::cout << "Device 0: " << properties.name << " (compute capability " 
              << properties.major << "." << properties.minor << ")" << std::endl;

    return 0;
}

在上面的示例中，`cudaGetDeviceCount` 函数返回可用的 CUDA 设备的数量，并将其存储在 `deviceCount` 变量中。接下来，我们检查是否有可用的设备。如果没有，我们输出一条错误消息并退出程序。如果有可用的设备，我们使用 `cudaGetDeviceProperties` 函数获取第一个设备的属性，并输出该设备的名称和计算能力版本号。注意，设备编号从零开始，因此第一个设备的编号为 0。