Programvarukrav. Följande NVIDIA®-programvara måste installeras på ditt system: NVIDIA® GPU-drivrutiner -CUDA® 11.2 kräver 450.80.02 eller högre. CUDA® Toolkit -TensorFlow stöder CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Behöver jag CUDA för TensorFlow?
Du behöver ett NVIDIA-grafikkort som stöder CUDA, eftersom TensorFlow fortfarande endast officiellt stöder CUDA (se här: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Om du använder Linux eller macOS kan du troligen installera en färdig Docker-avbildning med GPU-stödd TensorFlow. Detta gör livet mycket enklare.
Är CUDA 11 bakåtkompatibel?
Förare har alltid varit bakåtkompatibla med CUDA. Detta innebär att en CUDA 11.0-applikation kommer att vara kompatibel med R450 (11.0), R455 (11.1) och mer. … Med andra ord, eftersom CUDA är bakåtkompatibel, kan befintliga CUDA-applikationer fortsätta att användas med nyare CUDA-versioner.
Är CUDA bakåtkompatibel med TensorFlow?
I den här artikeln kommer jag att visa dig hur du kan installera Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1, och CuDNN 8.1, för Windows 10, med fullt stöd för ett Nvidia GPU RTX 30-kort. Eftersom CUDA är bakåtkompatibel bör det även fungera för kort i RTX 20-serien eller äldre.
Vilken TensorFlow fungerar med Cuda 11?
TensorFlow-projektet tillkännagav lanseringen av version 2.4. 0 av ramverket för djupinlärning, medstöd för CUDA 11 och NVIDIAs Ampere GPU-arkitektur, samt nya strategier och profileringsverktyg för distribuerad träning.