CUDA 计算能力要求答案

【问题标题】：CUDA compute capability requirementsCUDA 计算能力要求
【发布时间】：2015-05-10 01:40:14
【问题描述】：

以下方面的最低计算能力要求是什么：

CUDA 5.5?
CUDA 6.0？
CUDA 6.5？

【问题讨论】：

相关：stackoverflow.com/questions/30820513/…

标签： cuda

【解决方案1】：

CUDA VERSION   Min CC   Deprecated CC  Default CC  Max CC
5.5 (and prior) 1.0       N/A             1.0
6.0             1.0       1.0             1.0
6.5             1.1       1.x             2.0
7.x             2.0       N/A             2.0
8.0             2.0       2.x             2.0      6.2
9.x             3.0       N/A             3.0      7.0
10.x            3.0       N/A             3.0      7.5 (3.0 deprecated in 10.2)
11.x            3.5       3.x,5.0         5.2      8.6 (11.0:8.0, 11.1:8.6)
(CUDA 11.5 still "supports" cc3.5 devices; the R495 driver in CUDA 11.5 installer does not)

Min CC = 可以指定给 nvcc 的最小计算能力
已弃用 CC = 如果您指定此 CC，您将收到弃用消息，但仍应继续编译。
默认 CC = 如果未使用 -arch 或 -gencode 开关，则目标架构
Max CC = 您可以在编译命令行上通过 arch 开关（compute_XY、sm_XY）指定的最高计算能力

【讨论】：

谢谢！实际上，我在使用 CC 1.2 的 GPU 上安装 CUDA 6 时遇到了一些问题，并认为它不受支持。但看起来问题出在其他地方。
您在哪里找到这些信息？有没有针对 CUDA 9.0 更新的官方版本？
实际上对于 CUDA 9.0：GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher for building from source and 3.5 or higher for our binaries. 如tensorflow.org/versions/r1.7/install/install_linux 所述
@AndrzejPiasecki 这是特定于 Tensorflow 的要求（将来可能会改变），而不是使用 CUDA 9.0 的一般 CUDA 要求。这个问题与 Tensorflow 无关。
@JarsOfJam-Scheduler Tensorflow 和 CUDNN 的最小 cc 为 3.0。不是 CUDA 8。请参阅here。

【解决方案2】：

实际上对于 CUDA 10.0：

使用 TensorFlow：The minimum required Cuda capability is 3.5.
使用 Pytorch：Found GPU0 GeForce GTX 650 which is of cuda capability 3.0. PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.

【讨论】：