请问，如何查看GPU的计算能力？
想要了解你的GPU到底有多“强”，这背后涉及到几个关键的概念。我们平常说的GPU计算能力，其实是指它执行特定类型计算任务的效率和速度。这不仅仅是看显卡型号，更重要的是它支持的计算特性。
我来跟你好好聊聊，怎么才能把GPU的计算实力摸得一清二楚。
核心概念：CUDA Cores 和 Tensor Cores (如果你用NVIDIA显卡)
对于大多数普通用户来说，接触最多的GPU计算通常是NVIDIA的。它们家有个非常重要的概念叫做 CUDA Cores。
CUDA Cores（流处理器）： 可以把它们想象成GPU里面的“小工人”。数量越多，理论上GPU就能同时处理更多的计算任务。这是最基础的计算单元。当你运行一些需要大量并行计算的程序时，比如视频渲染、科学模拟、挖矿等等，这些CUDA Cores就会被充分利用。
Tensor Cores（张量核心）： 这是NVIDIA在图灵架构（RTX 20系列）之后推出的“特种部队”。它们专门为深度学习和人工智能中的矩阵运算做了优化。你可以理解为，如果说CUDA Cores是通用型的计算力量，那么Tensor Cores就是专门攻克AI难题的利器。如果你玩AI绘画、跑大型语言模型，那么Tensor Cores的数量和代数（比如Tensor Core一代、二代、三代）对性能的影响会非常巨大。
AMD的显卡也有类似的计算单元，虽然它们不叫CUDA Cores，而是叫做流处理器（Stream Processors）。它们的功能也是类似的，越多越好。
如何实际查看GPU的计算能力？
了解了这些概念，我们就可以动手去查了。主要有以下几种方法，我尽量说得详细点：
方法一：通过Windows自带的工具查看
这是最简单、最直接的方法，不需要安装任何额外的软件。
1. 打开任务管理器：
按下 `Ctrl + Shift + Esc` 组合键，直接呼出任务管理器。
或者在任务栏上右键，选择“任务管理器”。
2. 切换到“性能”选项卡：
如果任务管理器界面比较简洁，可能需要先点击左下角的“详细信息”。
然后找到并点击顶部的“性能”选项卡。
3. 选择你的GPU：
在左侧的列表里，你会看到“CPU”、“内存”、“磁盘”等选项，向下滚动，找到 “GPU 0”、“GPU 1” 这样的字样。通常你的独立显卡会显示为GPU 0（如果你有集显的话）。
点击你的GPU。
4. 查看关键信息：
在右侧的详细信息区域，你会看到GPU的型号（例如 NVIDIA GeForce RTX 3080）。
下方会显示一些使用率、显存信息。虽然这里不会直接显示CUDA Cores或Tensor Cores的数量，但GPU型号是最重要的信息，有了它，我们就可以去查具体的规格了。
方法二：使用GPU厂商提供的官方工具
NVIDIA 用户：NVIDIA 控制面板
1. 打开 NVIDIA 控制面板：
在桌面空白处右键，选择“NVIDIA 控制面板”。
如果没找到，可以在Windows搜索框里输入“NVIDIA 控制面板”来启动。
2. 查找系统信息：
在NVIDIA控制面板的左下角，找到并点击“系统信息”。
会弹出一个新的窗口，其中包含了你的显卡详细信息。
3. 查看规格：
在“组件”选项卡下，选择“显示”。
在右侧的“组件”列表里，你会看到 “CUDA 核心数”（如果你是较新的架构，可能还会显示Tensor Core信息，但通常更多是在开发者工具里）。
这里还会列出显存大小、显存类型（GDDR6X等）、驱动版本等非常有用的信息。
AMD 用户：AMD Software: Adrenalin Edition
1. 打开 AMD Software：
在桌面空白处右键，选择“AMD Software: Adrenalin Edition”。
同样，如果找不到，可以在Windows搜索框里输入来启动。
2. 查找硬件信息：
在AMD Software的界面中，通常会有一个“性能”或者“系统”的选项卡。
点击后，你会看到“硬件”或者“GPU”的详细信息，其中会列出流处理器数量（对应NVIDIA的CUDA Cores）。
方法三：使用第三方专业工具
如果你想看得更全面、更详细，或者想进行一些性能测试，第三方工具是更好的选择。
1. GPUZ (强烈推荐，免费且强大)
下载与安装： 在搜索引擎里搜索“GPUZ”，找到TechPowerUp官网下载。通常是免安装的绿色软件，直接解压运行即可。
运行： 双击 `GPUZ.exe`。
查看信息：
GPUZ 的界面非常直观。在“Graphics Card”选项卡下，你会看到GPU的型号、代号、制造商。
“Shading Units”：这就是AMD的流处理器数量，或者说对于NVIDIA来说，它也可以看作是基础的计算单元数量。
“Tensor Cores”：如果你用的是支持Tensor Cores的NVIDIA显卡，GPUZ会在这里明确地列出Tensor Core的数量和代数。这是一个非常重要的指标。
还会显示显存类型、频率、带宽、GPU核心频率、CUDA Compute Capability（如果适用）、支持的DirectX版本等海量信息。
2. HWiNFO (功能更全面，包含CPU等所有硬件信息)
下载与安装： 搜索“HWiNFO”，同样可以在官网下载。它有便携版（免安装）和安装版。
运行： 运行 `HWiNFO64.exe` 或 `HWiNFO32.exe`。
查看信息：
启动后，会有一个主窗口列出你电脑上的所有硬件。
找到你的GPU条目，点击旁边的“+”号展开。
你会看到非常详细的GPU信息，包括流处理器/CUDA Cores数量、Tensor Cores数量（如果有的话）、各个频率、温度、功耗等等。HWiNFO的信息量非常巨大，适合深度玩家。
方法四：查阅官方规格表
这是最根本、最权威的方法。
1. 确定你的GPU型号： 通过前几种方法，你已经知道了你的GPU是哪个型号（例如 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti，或者 AMD Radeon RX 7900 XTX）。
2. 访问官方网站：
NVIDIA： 搜索“NVIDIA 产品规格”或直接访问 NVIDIA 官网的显卡产品页面。例如搜索“RTX 4070 Ti specifications”。
AMD： 搜索“AMD Radeon RX 7900 XTX specifications”或访问 AMD 官网的显卡产品页面。
3. 查找技术规格： 在产品页面上，通常会有一个“技术规格”（Specifications）或“详细参数”（Details）的板块。
NVIDIA： 寻找 “CUDA Cores” 的数量。对于AI性能，还会特别关注 “Tensor Cores” 的数量（及其代数）。
AMD： 寻找 “Stream Processors” 的数量。
举个例子：
如果你看到你的GPU是“NVIDIA GeForce RTX 3060”，你去NVIDIA官网上查它的规格，可能会发现：
CUDA Cores： 3584
Tensor Cores： 112 (第三代)
RT Cores： 28 (第二代，用于光线追踪，也是一种特殊的计算单元)
而如果你的GPU是“AMD Radeon RX 6800 XT”，你在AMD官网上查，可能会看到：
Stream Processors： 4608
总结一下，如何判断计算能力：
基础计算力（通用并行）： 主要看 CUDA Cores (NVIDIA) 或 Stream Processors (AMD) 的数量。数量越多，基础计算能力越强。
AI/深度学习能力： 如果你的显卡支持 Tensor Cores (NVIDIA)，那么Tensor Cores的数量、代数、以及它们支持的精度（FP16, BF16, INT8等）对AI任务至关重要。这比单纯的CUDA Cores数量更能体现AI性能。
光线追踪性能： 对于游戏玩家或需要实时光线追踪的应用，RT Cores (NVIDIA) 或 Ray Accelerators (AMD) 的数量和效率也很重要。
最后的建议：
型号是最直接的参考： 通常来说，同代产品线中，型号越高的GPU（如RTX 3090 > RTX 3080 > RTX 3070），其计算能力也越强。
代际进步很重要： 新一代的架构（如NVIDIA的Ada Lovelace架构，即RTX 40系列）通常在每瓦性能和特定计算单元（如Tensor Cores）的效率上都有很大提升，即使核心数量不一定比上一代最高端型号多，但整体性能也可能更优。
别只看一个数字： 计算能力是综合性的。如果你主要关注AI，就多看看Tensor Cores；如果主要玩游戏，显存、核心频率、显存带宽等也同样重要。
希望这些能帮你彻底搞清楚你的GPU的计算实力到底有多强！
我来跟你好好聊聊，怎么才能把GPU的计算实力摸得一清二楚。
核心概念：CUDA Cores 和 Tensor Cores (如果你用NVIDIA显卡)
对于大多数普通用户来说，接触最多的GPU计算通常是NVIDIA的。它们家有个非常重要的概念叫做 CUDA Cores。
CUDA Cores（流处理器）： 可以把它们想象成GPU里面的“小工人”。数量越多，理论上GPU就能同时处理更多的计算任务。这是最基础的计算单元。当你运行一些需要大量并行计算的程序时，比如视频渲染、科学模拟、挖矿等等，这些CUDA Cores就会被充分利用。
Tensor Cores（张量核心）： 这是NVIDIA在图灵架构（RTX 20系列）之后推出的“特种部队”。它们专门为深度学习和人工智能中的矩阵运算做了优化。你可以理解为，如果说CUDA Cores是通用型的计算力量，那么Tensor Cores就是专门攻克AI难题的利器。如果你玩AI绘画、跑大型语言模型，那么Tensor Cores的数量和代数（比如Tensor Core一代、二代、三代）对性能的影响会非常巨大。
AMD的显卡也有类似的计算单元，虽然它们不叫CUDA Cores，而是叫做流处理器（Stream Processors）。它们的功能也是类似的，越多越好。
如何实际查看GPU的计算能力？
了解了这些概念，我们就可以动手去查了。主要有以下几种方法，我尽量说得详细点：
方法一：通过Windows自带的工具查看
这是最简单、最直接的方法，不需要安装任何额外的软件。
1. 打开任务管理器：
按下 `Ctrl + Shift + Esc` 组合键，直接呼出任务管理器。
或者在任务栏上右键，选择“任务管理器”。
2. 切换到“性能”选项卡：
如果任务管理器界面比较简洁，可能需要先点击左下角的“详细信息”。
然后找到并点击顶部的“性能”选项卡。
3. 选择你的GPU：
在左侧的列表里，你会看到“CPU”、“内存”、“磁盘”等选项，向下滚动，找到 “GPU 0”、“GPU 1” 这样的字样。通常你的独立显卡会显示为GPU 0（如果你有集显的话）。
点击你的GPU。
4. 查看关键信息：
在右侧的详细信息区域，你会看到GPU的型号（例如 NVIDIA GeForce RTX 3080）。
下方会显示一些使用率、显存信息。虽然这里不会直接显示CUDA Cores或Tensor Cores的数量，但GPU型号是最重要的信息，有了它，我们就可以去查具体的规格了。
方法二：使用GPU厂商提供的官方工具
NVIDIA 用户：NVIDIA 控制面板
1. 打开 NVIDIA 控制面板：
在桌面空白处右键，选择“NVIDIA 控制面板”。
如果没找到，可以在Windows搜索框里输入“NVIDIA 控制面板”来启动。
2. 查找系统信息：
在NVIDIA控制面板的左下角，找到并点击“系统信息”。
会弹出一个新的窗口，其中包含了你的显卡详细信息。
3. 查看规格：
在“组件”选项卡下，选择“显示”。
在右侧的“组件”列表里，你会看到 “CUDA 核心数”（如果你是较新的架构，可能还会显示Tensor Core信息，但通常更多是在开发者工具里）。
这里还会列出显存大小、显存类型（GDDR6X等）、驱动版本等非常有用的信息。
AMD 用户：AMD Software: Adrenalin Edition
1. 打开 AMD Software：
在桌面空白处右键，选择“AMD Software: Adrenalin Edition”。
同样，如果找不到，可以在Windows搜索框里输入来启动。
2. 查找硬件信息：
在AMD Software的界面中，通常会有一个“性能”或者“系统”的选项卡。
点击后，你会看到“硬件”或者“GPU”的详细信息，其中会列出流处理器数量（对应NVIDIA的CUDA Cores）。
方法三：使用第三方专业工具
如果你想看得更全面、更详细，或者想进行一些性能测试，第三方工具是更好的选择。
1. GPUZ (强烈推荐，免费且强大)
下载与安装： 在搜索引擎里搜索“GPUZ”，找到TechPowerUp官网下载。通常是免安装的绿色软件，直接解压运行即可。
运行： 双击 `GPUZ.exe`。
查看信息：
GPUZ 的界面非常直观。在“Graphics Card”选项卡下，你会看到GPU的型号、代号、制造商。
“Shading Units”：这就是AMD的流处理器数量，或者说对于NVIDIA来说，它也可以看作是基础的计算单元数量。
“Tensor Cores”：如果你用的是支持Tensor Cores的NVIDIA显卡，GPUZ会在这里明确地列出Tensor Core的数量和代数。这是一个非常重要的指标。
还会显示显存类型、频率、带宽、GPU核心频率、CUDA Compute Capability（如果适用）、支持的DirectX版本等海量信息。
2. HWiNFO (功能更全面，包含CPU等所有硬件信息)
下载与安装： 搜索“HWiNFO”，同样可以在官网下载。它有便携版（免安装）和安装版。
运行： 运行 `HWiNFO64.exe` 或 `HWiNFO32.exe`。
查看信息：
启动后，会有一个主窗口列出你电脑上的所有硬件。
找到你的GPU条目，点击旁边的“+”号展开。
你会看到非常详细的GPU信息，包括流处理器/CUDA Cores数量、Tensor Cores数量（如果有的话）、各个频率、温度、功耗等等。HWiNFO的信息量非常巨大，适合深度玩家。
方法四：查阅官方规格表
这是最根本、最权威的方法。
1. 确定你的GPU型号： 通过前几种方法，你已经知道了你的GPU是哪个型号（例如 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti，或者 AMD Radeon RX 7900 XTX）。
2. 访问官方网站：
NVIDIA： 搜索“NVIDIA 产品规格”或直接访问 NVIDIA 官网的显卡产品页面。例如搜索“RTX 4070 Ti specifications”。
AMD： 搜索“AMD Radeon RX 7900 XTX specifications”或访问 AMD 官网的显卡产品页面。
3. 查找技术规格： 在产品页面上，通常会有一个“技术规格”（Specifications）或“详细参数”（Details）的板块。
NVIDIA： 寻找 “CUDA Cores” 的数量。对于AI性能，还会特别关注 “Tensor Cores” 的数量（及其代数）。
AMD： 寻找 “Stream Processors” 的数量。
举个例子：
如果你看到你的GPU是“NVIDIA GeForce RTX 3060”，你去NVIDIA官网上查它的规格，可能会发现：
CUDA Cores： 3584
Tensor Cores： 112 (第三代)
RT Cores： 28 (第二代，用于光线追踪，也是一种特殊的计算单元)
而如果你的GPU是“AMD Radeon RX 6800 XT”，你在AMD官网上查，可能会看到：
Stream Processors： 4608
总结一下，如何判断计算能力：
基础计算力（通用并行）： 主要看 CUDA Cores (NVIDIA) 或 Stream Processors (AMD) 的数量。数量越多，基础计算能力越强。
AI/深度学习能力： 如果你的显卡支持 Tensor Cores (NVIDIA)，那么Tensor Cores的数量、代数、以及它们支持的精度（FP16, BF16, INT8等）对AI任务至关重要。这比单纯的CUDA Cores数量更能体现AI性能。
光线追踪性能： 对于游戏玩家或需要实时光线追踪的应用，RT Cores (NVIDIA) 或 Ray Accelerators (AMD) 的数量和效率也很重要。
最后的建议：
型号是最直接的参考： 通常来说，同代产品线中，型号越高的GPU（如RTX 3090 > RTX 3080 > RTX 3070），其计算能力也越强。
代际进步很重要： 新一代的架构（如NVIDIA的Ada Lovelace架构，即RTX 40系列）通常在每瓦性能和特定计算单元（如Tensor Cores）的效率上都有很大提升，即使核心数量不一定比上一代最高端型号多，但整体性能也可能更优。
别只看一个数字： 计算能力是综合性的。如果你主要关注AI，就多看看Tensor Cores；如果主要玩游戏，显存、核心频率、显存带宽等也同样重要。
希望这些能帮你彻底搞清楚你的GPU的计算实力到底有多强！
网友意见
如题，是要敲代码还是去通过计算机的一些功能去查看呢，百度也没有结果，门外汉有点懵…
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