• -arch=sm_xx
  • Fermi (CUDA 3.2 until CUDA 8) (deprecated from CUDA 9):

  • SM20 or SM_20, compute_30 – Older cards such as GeForce 400, 500, 600, GT-630

  • Kepler (CUDA 5 and later):

  • SM30 or SM_30, compute_30 – Kepler architecture (generic – Tesla K40/K80, GeForce 700, GT-730)

Adds support for unified memory programming

  • SM35 or SM_35, compute_35 – More specific Tesla K40

Adds support for dynamic parallelism. Shows no real benefit over SM30 in my experience.

  • SM37 or SM_37, compute_37 – More specific Tesla K80

Adds a few more registers. Shows no real benefit over SM30 in my experience

  • Maxwell (CUDA 6 and later):

  • SM50 or SM_50, compute_50 – Tesla/Quadro M series

  • SM52 or SM_52, compute_52 – Quadro M6000 , GeForce 900, GTX-970, GTX-980, GTX Titan X

  • SM53 or SM_53, compute_53 – Tegra (Jetson) TX1 / Tegra X1

  • Pascal (CUDA 8 and later)

  • SM60 or SM_60, compute_60 – Quadro GP100, Tesla P100, DGX-1 (Generic Pascal)

  • SM61 or SM_61, compute_61 – GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060, GTX 1050, GTX 1030, Titan Xp, Tesla P40, Tesla P4, Discrete GPU on the NVIDIA Drive PX2

  • SM62 or SM_62, compute_62 – Integrated GPU on the NVIDIA Drive PX2, Tegra (Jetson) TX2

  • Volta (CUDA 9 and later)

  • SM70 or SM_70, compute_70 – DGX-1 with Volta, Tesla V100, GTX 1180 (GV104), Titan V, Quadro GV100

  • SM72 or SM_72, compute_72 – Jetson AGX Xavier

  • Turing (CUDA 10 and later)

  • SM75 or SM_75, compute_75 – GTX TuringGTX 1660 Ti, RTX 2060, RTX 2070, RTX 2080, Titan RTX, Quadro RTX 4000, Quadro RTX 5000, Quadro RTX 6000, Quadro RTX 8000

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