每日一歌，分享好心情： 你莫走

关于nvidia计算能力的一切，看完这篇文章足够用了…

一、常见gpu卡计算能力查询

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute
部分gpu计算能力：

二、计算能力是什么东东

1. 计算能力（Compute Capability）并不是指gpu的计算性能
2. nvidia发明计算能力这个概念是为了标识设备的核心架构、gpu硬件支持的功能和指令，因此计算能力也被称为“SM version"。
   计算能力包括主修订号X和次修订号Y来表示, 主修订号标明核心架构，次修订号标识在此核心架构上的增量更新。
3. 计算能力版本号与CUDA版本号（例如CUDA7.5、CUDA8等）不能混淆，cuda是一个软件平台，新版本的cuda通过增加默认支持的计算能力进而支持nv新推出的gpu硬件。

下图是来自英伟达官方说明：

三、编译常见后端时怎么设置计算能力（亲测有效）

在编译caffe/pytorch…这些后端时都有默认的计算能力，但通常不满足我们的使用要求，需要自己设置计算能力以达到最好的性能。

1. 编译tensorflow c++接口设置计算能力
   在 《Tensoflow c++ so编译 基于bazel》 中有说明，不再赘述。
2. 编译pytorch c++接口设置计算能力
   pytorch源码： https://github.com/pytorch/pytorch
   pytorch在编译过程中使用了环境变量TORCH_CUDA_ARCH_LIST，在编译前设置此变量即可
   例如：

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0;7.5;8.6" #设置计算能力
python3 ../tools/build_libtorch.py  #开始编译

在Readme.md中有关于这个变量的说明，值得注意的是pytorch默认支持gpu

详情请查阅源码 中的setup.py 文件。

3. 编译TensorRT c++接口设置计算能力
   增加编译选项 GPU_ARCHS

export TRT_RELEASE=/TensorRT-8.2.1.8 #设置TRT未开源包地址，需要提前下载
cmake .. -DTRT_LIB_DIR=$TRT_RELEASE/lib -DTRT_OUT_DIR=`pwd`/out -DBUILD_PLUGINS=ON -DBUILD_PARSERS=ON -DGPU_ARCHS="70 75 80 86"
make -j

4. 编译caffe c++接口设置计算能力
   caffe源码： https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/cmake/Cuda.cmake
   在caffe 源码目录下的 cmake/Cuda.cmake文件中设置计算能力：
   

我们可以在编译之前设置

export CUDA_ARCH_NAME=All
#然后再修改./cmake/Cuda.cmake文件中的Caffe_known_gpu_archs变量即可

四、进阶

编译时设置的计算能力列表是怎么起作用的？
在计算能力为7.5的编译计算机上是怎么编译出能够支持计算能力为8.6的软件程序的？
是交叉编译吗？
这个问题涉及到了cuda编程模型，咱们后文详谈…

今天就到这儿，干饭，走起~