C++ 读取英伟达显卡名称、架构及算力

C++ 读取英伟达显卡名称、架构及算力

• 通过CUDA Runtime API获取计算能力（推荐）​​
• CUDA计算能力（Compute Capability）的版本号直接对应显卡架构（如8.6=Ampere，9.0=Hopper）。

实现步骤：

​​1.安装依赖​​：

• 安装 NVIDIA CUDA Toolkit。
• 确保显卡驱动支持CUDA。

2. ​​C++代码示例​​：

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>
#include <string>// 计算能力 -> 架构名称的映射表
std::string get_architecture_name(int major, int minor) {int compute_ver = major * 10 + minor;switch (compute_ver) {case 86: return "Ada Lovelace (e.g. RTX 40系列)";case 89: return "Ada Lovelace (e.g. H100)";case 80: return "Ampere (e.g. A100/RTX 30系列)";case 75: return "Turing (e.g. RTX 20系列/T4)";case 70: return "Volta (e.g. V100)";case 62: return "Pascal (e.g. P100/GTX 10系列)";default: return "Unknown Architecture";}
}int main() {int device_count;cudaGetDeviceCount(&device_count);if (device_count == 0) {std::cerr << "未检测到NVIDIA显卡" << std::endl;return -1;}for (int i = 0; i < device_count; ++i) {cudaDeviceProp prop;cudaGetDeviceProperties(&prop, i);std::string arch = get_architecture_name(prop.major, prop.minor);std::cout << "GPU " << i << ": " << prop.name << std::endl;std::cout << "架构: " << arch << std::endl;std::cout << "计算能力: " << prop.major << "." << prop.minor << "\n\n";}return 0;
}

​​3. 编译与运行​​：

• Ubuntu下编译：

# 使用NVCC编译
nvcc detect_architecture.cu -o detect_arch# 运行
./detect_arch

• Windows下编译：

- 将上述代码复制到 VS 中编译运行即可，.cpp 就可运行

• 输出示例​​：

GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 4090
架构: Ada Lovelace (e.g. RTX 40系列)
计算能力: 8.9

显卡算力表

• 时间：20250520：