哪些CUDA版本支持哪些计算能力？

Question

每个版本支持的计算能力是什么：

1. CUDA 5.5？
2. CUDA 6.0？
3. CUDA 6.5？

- Max

---

相关链接：https://dev59.com/L10Z5IYBdhLWcg3w_0l8#30820690 - mic

Answer 1

CUDA版本 最低计算能力 已弃用的计算能力 默认计算能力 最高计算能力 5.5（及之前） 1.0 无 1.0 ？ 6.0 1.0 1.0 1.0 ？ 6.5 1.1 1.x 2.0 ？ 7.x 2.0 无 2.0 ？ 8.0 2.0 2.x 2.0 6.2 9.x 3.0 无 3.0 7.0 10.x 3.0 无 * 3.0 7.5 11.x 3.5 † 3.x 5.2 11.0:8.0, 11.1:8.6, 11.8:9.0 12.x 5.0 无 5.2 9.0

_{* Compute Capability 3.0在10.2版本中已被弃用。
† CUDA 11.5仍然“支持”cc3.5设备；CUDA 11.5安装程序中的R495驱动程序不支持。}

列描述：

• Min CC = 可以在nvcc中指定的最低计算能力（对于该工具包版本）
• Deprecated CC = 如果您指定了此CC，将会收到一个弃用消息，但编译应该仍然进行。
• Default CC = 如果没有使用-arch或-gencode开关，将会针对的架构
• Max CC = 您可以通过arch开关（compute_XY, sm_XY）在编译命令行上指定的最高计算能力

- Robert Crovella

---

谢谢！实际上我在安装CUDA 6到我的CC 1.2 GPU时遇到了一些问题，以为它不支持。但看起来问题出在其他地方。 - Max

你从哪里找到这个信息的？是否有CUDA 9.0的官方版本并已更新？ - Alexander Pacha

实际上，对于CUDA 9.0：在源代码构建时需要具备CUDA Compute Capability 3.0或更高版本的GPU卡，而在使用我们的二进制文件时则需要3.5或更高版本的GPU卡。详见https://www.tensorflow.org/versions/r1.7/install/install_linux。 - Andrzej Piasecki

@RobertCrovella 我有一张计算能力为2.1的GTX670M显卡。因此，我在Windows 10上安装了CUDA 8.0及其补丁。然后，我安装了正确版本的TensorFlow和CUDNN（根据CUDA 8.0的版本）：https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu（V1.4.0）和https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive（V6.0）。然而，在运行时，我的Python解释器告诉我我的GTX670M的CC是2.1（正确的），但是... ... ...我的CUDA 8.0的最小CC是...猜猜看...3.0。:(为什么？根据您、维基百科和另一个SO问题，CUDA 8.0=2.0是最小值。 - JarsOfJam-Scheduler

@JarsOfJam-Scheduler，Tensorflow和CUDNN最低要求的计算能力为3.0，而非CUDA 8。请参考此链接。 - Robert Crovella

Answer 2

实际上对于CUDA 10.0：

• 使用Tensorflow：最低所需的CUDA能力为3.5。
• 使用Pytorch：发现GPU0 GeForce GTX 650，其CUDA能力为3.0。PyTorch不再支持此GPU，因为它太旧了。

- Liz