我试图找到我的Nvidia显卡的吞吐量本土算术运算。 在此页面上，Nvidia公司已经证明了各种运算的吞吐值。 问题是我如何确定我的卡做16次或32或64位运算，因为值对每个不同？ 此外，我也想算这些指令的延迟值，我的名片。 有没有一些方法来做到这一点？ 至于我的研究去，他们不喜欢记录吞吐量。 有一些基准测试套件用于这一目的？
谢谢！
Answer 1:
我怎么确定我的卡做16次或32或64位运算，因为值对每个不同？
在页面上您链接 ，被列为桌子对面（每列）的顶部计算能力。 你的GPU具有计算能力。 您可以使用deviceQuery CUDA示例应用来弄清楚它是什么，或者看它这里 。
例如，假设我有一个GTX GPU 1060。 如果您运行deviceQuery它，会报告第6和计算能力的主要版本的1次要版本，所以它是一种计算能力6.1的GPU。 您还可以看到， 在这里 。
现在，回到你链接的表格，这意味着标6.1列是感兴趣的一个。 它看起来像这样：
Compute Capability
6.1
16-bit floating-point add, multiply, multiply-add 2 ops/SM/clock
32-bit floating-point add, multiply, multiply-add 128 ops/SM/clock
64-bit floating-point add, multiply, multiply-add 4 ops/SM/clock
...
这意味着一个GTX 1060以不同的速率或吞吐量对每个能够所有3种类型的操作（浮点乘法，或乘 - 加，或添加）在3级不同精度（16位，32位，64位）的精确。 对于表中，这些数字是每时钟和每个SM。
为了确定整个GPU的总理论峰值吞吐量，我们必须由GPU的时钟速率，并通过短信（流多处理器）在GPU的数量乘以上面的数字。 在CUDA deviceQuery应用程序还可以告诉你这些信息，或者你可以看看它上线。
此外，我也想算这些指令的延迟值，我的名片。 有没有一些方法来做到这一点？ 至于我的研究去，他们不喜欢记录吞吐量。
正如我对你已经提到前面的问题 ，这些延迟值未公布或指定的，而事实上，他们可以（做）从GPU到GPU的变化，从一个指令到另一种（如浮点乘法和浮点加法可能不同的等待时间），并且可以甚至从CUDA版本更改为CUDA版本，其通过多个SASS指令序列仿真特定操作的类型。
为了发现这种延迟的数据，那么，有必要做一些形式的微标杆。 早期和经常被引用的论文，演示如何这可能对CUDA的GPU做的是在这里 。 没有针对GPU的延迟微基准数据单一的标准基准，也没有为基准程序做一个单一的标准基准。 这是一个相当艰巨的任务。
有一些基准测试套件用于这一目的？
这类问题是明确题外话这么久。 请仔细阅读在这里它指出：
“的问题，要求我们建议还是找一本书，工具，软件库，教程或其他异地资源是题外话堆栈溢出......”
文章来源: How to determine if my GPU does 16/32/64 bit arithmetic operations?
