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主要关注GeForce和Tesla，GeForce日常用，Tesla计算专用卡。
Tesla（特斯拉）: 市面已经没有相关显卡
Fermi（费米）：GeForce 400, 500, 600, GT-630
Kepler（开普勒）：Tesla K40/K80, GeForce 700, GT-730
Maxwell（麦克斯韦尔）: Tesla/Quadro M series GeForce 900, GTX-970
Pascal（帕斯卡）: Tesla p100,GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060
Votal（伏打）: Tesla V100, GTX 1180
Turing（图灵）: T4,GTX 1660 Ti, RTX 2060
Ampere（安培）: A100
| 架构 | Tesla | Fermi | Kepler | Maxcell | Pascall | Volta | Turing |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPU时代 | 1.0 | 2.0 | 3.0 | 5.0 | 6.0 | 7.0 | 7.5 |
| 时间 | 2008 | 2010 | 2012 | 2014 | 2016 | 2017 | 2018 |
描述GPU有两个指标，一个是CUDA的核心数量，第二个是内存大小，在评估时主要考虑峰值计算性能和内存带宽，一般核心数量越多，TFlops越大，效果越好，在选购显卡的时候要首先根据用途选择对应的系列，然后看相应的计算性能和内存。
答案：
在 Windows 计算机上：
在 Apple 计算机上：
方法一：查看文件
cat /usr/local/cuda/version.txt
方法二：命令
nvcc --version
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
nvidia-smi
查看NVIDIA驱动版本
sudo dpkg --list | grep nvidia-*
lspci | grep -i nvidia
中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。中央处理器主要包括两个部分，即控制器、运算器，其中还包括高速及实现它们缓冲处理器之间联系的数据、控制的总线。电子计算机三大核心部件就是CPU、内部存储器、输入/输出设备。中央处理器的功效主要为处理指令、执行操作、控制时间、处理数据。
图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
TPU（Tensor Processing Unit）即张量处理单元，是一款为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高效能（每瓦计算能力）。
嵌入式神经网络处理器（NPU）采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。NPU处理器专门为物联网人工智能而设计，用于加速神经网络的运算，解决传统芯片在神经网络运算时效率低下的问题。
NVIDIA显卡架构