为什么 nvidia 控制面板和设备查询之间的 cuda 核心不同？
why the difference in cuda cores between nvidia control panel and device query?
Q1：为什么我从Nvidia控制面板->系统信息和cuda sdk中的设备查询示例中得到的信息不同。
系统信息：
- cuda 核心数 384 个核心
- 内存数据速率1800MHz
设备查询输出：
- cuda 核心= 2 MP x 192 SP/MP = 576 cuda 核心
- 内存时钟频率 900MHz
问题 2：如何使用设备查询数据计算我的 GPU 的 GFLOP？
我发现最常用的公式是提到的那个 here，它建议使用 Number of mul-add units, number of mul units which I don't know?
最大 GFLOPS（内核 x SIMD x ([mul-add]x2+[mul]*1)* 时钟速度）
Q1：它告诉您就在线上方...
MapSMtoCores for SM 5.0 is unefined. Default to use 192 Cores/SM
Maxwell，GeForce 840M 背后的架构，每 "SMM"
使用 128 "cores"
3 * 128 = 384
Q2："Cores" * frequency * 2（因为每个核心都可以做乘法+加法）
Q1：为什么我从Nvidia控制面板->系统信息和cuda sdk中的设备查询示例中得到的信息不同。
系统信息：
- cuda 核心数 384 个核心
- 内存数据速率1800MHz
设备查询输出：
- cuda 核心= 2 MP x 192 SP/MP = 576 cuda 核心
- 内存时钟频率 900MHz
问题 2：如何使用设备查询数据计算我的 GPU 的 GFLOP？ 我发现最常用的公式是提到的那个 here，它建议使用 Number of mul-add units, number of mul units which I don't know?
最大 GFLOPS（内核 x SIMD x ([mul-add]x2+[mul]*1)* 时钟速度）
Q1：它告诉您就在线上方...
MapSMtoCores for SM 5.0 is unefined. Default to use 192 Cores/SM
Maxwell，GeForce 840M 背后的架构，每 "SMM"
使用 128 "cores"3 * 128 = 384
Q2："Cores" * frequency * 2（因为每个核心都可以做乘法+加法）