cuda-z/gpu-z/cpu-z工具分析GPU显卡和CPU算力信息
类似于Windows下使用CPU-Z工具查看CPU信息，Linux下也可以使用CUDA-Z工具来查看显卡资源/支持信息。
CUDA-Z运行需要主机首先已经安装CUDA和N卡驱动为前提，具体步骤可参考博客:
Darknet CUDA/CUDANN环境的快速安装_tugouxp的专栏-CSDN博客
之后便可以开始下面的步骤：
下载cuda-z
cuda-z在sourceforge上开源，主页地址:CUDA-Z
根据主页提示进入下载页：
下载后得到文件CUDA-Z-0.10.251-64bit.run
运行：
CUDA-Z-0.10.251-64bit.run是个绿色程序，添加可执行属性后直接运行即可,界面如下:
核心信息：
显存信息：
算力信息,1TFLOPS=1000GFLOPS,所以这里单精度浮点算力为1.2TFLOPS左右。
| Single Precision Float | 1192.48 Gflop/s |
| Double Precision Float | 20.6227 Gflop/s |
| 64-Bit Integer | 23.0647 Giop/s |
| 32-Bit Integer | 398.375 Giop/s |
| 24-Bit Integer | 289.689 Giop/s |
GPU算力特点，和CPU相比的不同：
CPU除了负责浮点整形运算外，还有很多其他的指令集的负载，比如像多媒体解码，硬件解码等，因此CPU是多才多艺的。CPU注重的是单线程的性能，要保证指令流不中断，需要消耗更多的晶体管和能耗用在控制部分，于是CPU分配在浮点计算的功耗就会变少。
GPU基本上只做浮点运算的，设计结构简单，也就可以做的更快。GPU注重的是吞吐量，单指令能驱动更多的计算，相比较GPU消耗在控制部分的能耗就比较少，因此可以把电省下来的资源给浮点计算使用。
工具信息：
Windows下的GPU-Z
Windows下还有另外一款GPU分析工具叫做GPU-Z，估计是模仿CPU-Z起的名字，GPUZ不但可以分析N卡，还能对其它厂家的显卡比如英特尔的集成显卡进行分析，从下拉列表中选择你想获取信息的显卡，界面将会自动刷新。
N卡信息：
英特尔显卡：
从对CUDA的支持可以看出两类显卡的一个明显差异。
再来看一个AMD的显卡，可以看到不支持CUDA，不支持光追。
对比可以发现，AMD的显卡全面优于INTEL的集成显卡。
结束！
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