如何查看自己的GPU架构：Linux下的SM指令
在深度学习和高性能计算中，了解你的GPU架构（尤其是计算能力）对于选择合适的模型和优化代码至关重要。在Linux系统中，我们可以使用多种方法来查看GPU架构与计算能力，这里以NVIDIA的GPU为例进行说明。
1. 使用NVIDIA SMI命令
最简单的方法是使用NVIDIA提供的命令行工具nvidia-smi。这个工具可以显示当前GPU的状态，包括型号、使用率、温度等信息。
示例代码
要查看你的GPU信息，你可以在终端运行以下命令：
nvidia-smi
输出示例：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 465.19.01 Driver Version: 465.19.01 CUDA Version: 11.3 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| GPU-0: Tesla T4 Off | 00000000:00:1E.0 Off | 0 |
| N/A 66C P0 31W / 70W | 0MiB / 15360MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
在上述输出中，GPU Name列显示了你的GPU型号（例如，Tesla T4），而CUDA Version列显示CUDA的版本，这也间接告诉你支持的计算能力。
2. 查看CUDA计算能力
CUDA计算能力指的是GPU的硬件特性，影响到各种技术的支持情况。NVIDIA每个GPU都有一个对应的计算能力版本。可通过以下命令来查看支持的计算能力：
示例代码
首先，你需要列出安装的CUDA设备，运行以下命令：
cat /usr/local/cuda/include/cuda_runtime.h | grep CUDART_VERSION
此命令将返回CUDA运行时的版本，之后可以在[NVIDIA官方网站](
3. 可视化工具介绍
为了更直观地理解你的GPU架构和计算能力，接下来我们使用Mermaid图形化工具。我们将使用甘特图和饼图来展示一些示例数据。
甘特图示例
以下是一个简单的甘特图，展示了GPU任务的安排：
gantt
title GPU计算任务安排
dateFormat YYYY-MM-DD
section 数据预处理
加载数据 :a1, 2023-01-01, 30d
数据清洗 :after a1 , 20d
section 模型训练
初始模型训练 :2023-02-01 , 60d
超参数调优 :after a1 , 30d
section 结果评估
结果分析 :2023-04-01 , 20d
报告撰写 :after a1 , 10d
饼图示例
接下来是一个饼图，显示GPU利用率的分布情况：
pie
title GPU利用率
"计算任务": 70
"内存使用": 20
"空闲": 10
结论
了解和查看GPU的计算能力和架构在深度学习和高性能计算中尤为重要。使用nvidia-smi命令和CUDA相关工具，我们可以轻松获取这些信息。通过可视化工具如Mermaid，我们还可以更直观地展示和分析GPU任务的安排与资源利用情况。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和使用你的GPU，提升计算效率和性能！
