gpu算力可以调整

① gpu计算能力1.0是什么意思

计算能力是Nvidia公司在发布CUDA（统一计算架构，Compute Unified Device Architecture，一种对GPU进行编程的语言，类似于C语言对CPU进行编程）时提出的一个概念。因为显卡本身是一个浮点计算芯片，可以作为计算卡使用，所以显卡就具有计算能力。不同的显卡具有不同的计算能力，为了以示区分，Nvidia就在不同时期的产品上提出了相应版本的计算能力x.x。计算能力1.0出现在早期的图形卡上，例如，最初的8800 Ultras和许多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，与这些显卡相应发布的是CUDA1.0。今天计算能力1.0已经被市场淘汰了。此后还有计算能力1.1，这个出现在许多9000系列图形卡上。计算能力1.2与GT200系列显卡一起出现，而计算能力1.3是从GT200升级到GT200 a/b修订版时提出的。再往后还有计算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新发布的版本是计算能力6.1，由最新的帕斯卡架构显卡所支持，同时CUDA版本也更新到CUDA8.0。

对于普通用户无需关心显卡的计算能力，只有GPU编程人员在编写CUDA程序，对GPU的计算进行开发时才关心这个问题。只要知道自己电脑所带的显卡型号就能查询到相应的计算能力，这里贴上官方网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

② 有ti的GPU计算能力是否比无ti的高

是的，英伟达在产品设计取型号的时候都是TI比无TI的性能要好，也可以通俗地说GPU处理能力强。有时候细节分析上有时候不带TI的会好一些，例如下图中的不太TI的加速频率和基础速率要好，但是整体性能来说带TI的会好得多。

goshes-i信息化英伟达GTX显卡TI性能比

③ cpu和GPU有什么区别。

CPU和GPU主要区别：

1、CPU是电脑的中央处理器。

2、GPU是电脑的图形处理器。

3、CPU是一块超大规模的集成电路，其中包含ALU算术逻辑运算单元、Cache高速缓冲存储器以及Bus总线。

4、CPU是一台计算机的控制和运算核心，它的主要功能便是解释计算机发出的指令以及处理电脑软件中的大数据。

5、GPU是图像处理器的缩写，它是一种专门为PC或者嵌入式设备进行图像运算工作的微处理器。

6、GPU的工作与上面说过的CPU类似，但又不完全像是，它是专为执行复杂的数学和几何计算而生的，而这游戏对这方面的要求很高，因此不少游戏玩家也对GPU有着很深的感情。

所以，CPU和GPU是两个完全不一样的东西，他们只是名字听起来差不多。

(3)gpu算力可以调整扩展阅读：

CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别，而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了，GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授，教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。

当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平，但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。

④ GPU的浮点运算能力为什么会如此恐怖

GPU主要是进行是进行图形渲染的
有人说GPU的性能达到CPU的40倍这个说法是很不全面的
如果光说GPU在并行和密集浮点运算上达到CPU40倍性能这个或许可行（个人认为没有这么夸张，最好的GPU能达到最好的CPU的10倍就很令人吃惊的了，况且现在CPU出现了多核，这使CPU的运算大大提高了，而GPGPU貌似还限于单核），但在全运算上这么说就很没根据了
其实把GPU当作普通处理器使用依然有着不小的难度，其中最要命的恐怕就是GPU是被专门设计来处理图形，因此它的编程语言架构和编程环境都难通用。GPU运行非图形程序时，往往需要依靠极其复杂的算法和较为曲折的流程，GPU的强大运算潜力很多时候就在这样的迂回过程中被一点点耗尽。
除此以外，由于没有统一的API和驱动支持，GPU程序的开发者不得不针对每个GPU架构开发对应的软件版本，使得把GPU当作普通处理器项目的推进难度倍增。

⑤ 为什么GPU的运算能力比CPU高那么多，却还是要使用CPU

GPU是一个图形专用芯片，只处理图形显示与运算，不能替代CPU的综合处理能力。

⑥ 操作系统对GPU计算能力有影响吗

操作系统是不可能对GPU CP;U有什么影响。但是驱动的影响却比较大。当然有修好 显卡更重要。比如华硕980，肯定比970 960要好 。打个比方啊。

⑦ GPU的浮点运算能力为什么会如此恐怖

它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。

随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。

CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。

目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。

在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。