Wymagania dotyczące oprogramowania. W systemie musi być zainstalowane następujące oprogramowanie NVIDIA®: Sterowniki GPU NVIDIA® - CUDA® 11.2 wymaga wersji 450.80.02 lub nowszej. CUDA® Toolkit -TensorFlow obsługuje CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Czy potrzebuję CUDA dla TensorFlow?
Będziesz potrzebował karty graficznej NVIDIA, która obsługuje CUDA, ponieważ TensorFlow nadal oficjalnie obsługuje tylko CUDA (patrz tutaj: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Jeśli korzystasz z systemu Linux lub macOS, prawdopodobnie możesz zainstalować gotowy obraz Dockera z TensorFlow obsługującym GPU. To znacznie ułatwia życie.
Czy CUDA 11 jest wstecznie kompatybilny?
Sterowniki zawsze były wstecznie kompatybilne z CUDA. Oznacza to, że aplikacja CUDA 11.0 będzie kompatybilna z R450 (11.0), R455 (11.1) i nie tylko. … Innymi słowy, ponieważ CUDA jest wstecznie kompatybilny, istniejące aplikacje CUDA mogą być nadal używane z nowszymi wersjami CUDA.
Czy CUDA jest wstecznie kompatybilny z TensorFlow?
W tym artykule pokażę, jak zainstalować Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1 i CuDNN 8.1, dla Windows 10, z pełną obsługą kart z serii Nvidia GPU RTX 30. Ponieważ CUDA jest wstecznie kompatybilny, powinien również działać z kartami z serii RTX 20 lub starszymi.
Który TensorFlow współpracuje z Cuda 11?
Projekt TensorFlow ogłosił wydanie wersji 2.4. 0 struktury głębokiego uczenia się, wyposażonejwsparcie dla architektury CUDA 11 i NVIDIA Ampere GPU, a także nowe strategie i narzędzia do profilowania dla rozproszonych szkoleń.
