Mga kinakailangan sa software. Ang sumusunod na NVIDIA® software ay dapat na naka-install sa iyong system: NVIDIA® GPU drivers -CUDA® 11.2 ay nangangailangan ng 450.80.02 o mas mataas. CUDA® Toolkit -Sinusuportahan ng TensorFlow ang CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Kailangan ko ba ng CUDA para sa TensorFlow?
Kakailanganin mo ang isang NVIDIA graphics card na sumusuporta sa CUDA, dahil opisyal pa ring sinusuportahan ng TensorFlow ang CUDA (tingnan dito: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Kung ikaw ay nasa Linux o macOS, malamang na makakapag-install ka ng pre-made Docker image na may TensorFlow na sinusuportahan ng GPU. Pinapadali nito ang buhay.
Ay CUDA 11 backwards compatible?
Ang mga driver ay palaging backward compatible sa CUDA. Nangangahulugan ito na magiging tugma ang isang CUDA 11.0 application sa R450 (11.0), R455 (11.1) at higit pa. … Sa madaling salita, dahil ang CUDA ay backward compatible, ang mga kasalukuyang CUDA application ay maaaring patuloy na gamitin sa mga mas bagong bersyon ng CUDA.
Ay CUDA backwards compatible sa TensorFlow?
Sa artikulong ito, ipapakita ko sa iyo kung paano mo mai-install ang Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1, at CuDNN 8.1, para sa Windows 10, na may buong suporta para sa isang Nvidia GPU RTX 30 series card. Dahil ang CUDA ay backward compatible dapat din itong gumana para sa mga RTX 20 series card o mas luma.
Aling TensorFlow ang gumagana sa Cuda 11?
Inihayag ng proyektong TensorFlow ang paglabas ng bersyon 2.4. 0 ng deep-learning framework, na nagtatampoksuporta para sa CUDA 11 at arkitektura ng Ampere GPU ng NVIDIA, pati na rin ang mga bagong diskarte at tool sa pag-profile para sa distributed na pagsasanay.
