使用 Tensorflow v2.3.0 的“计算能力”“cuda 架构”的区别说明

Posted 2023-04-15

【中文标题】使用 Tensorflow v2.3.0 的“计算能力”“cuda 架构”的区别说明

【英文标题】：Difference between "compute capability" "cuda architecture" clarification for using Tensorflow v2.3.0

【发布时间】：2021-03-13 18:45:27

【问题描述】：

我想了解 NVidia 在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 使用的“计算能力”和“Tensorflow 在https://www.tensorflow.org/install/gpu 使用的 CUDA 架构”之间的区别。

“计算能力”是否与“CUDA 架构”相同。

我有一个驱动程序版本为 10.18.13.5435 的 GeForce 540M。根据 NVidia 的说法，“计算能力”是 2.1。根据 Tensorflow 网站，最小的 CUDA 架构是 3.5。

如果“计算能力”与“CUDA 架构”相同，这是否意味着我不能将 Tensorflow 与 NVIDIA GPU 一起使用？

如果我可以将我的 NVIDIA GPU 与 Tensorflow 一起使用，那是什么意思 NVIDIA GPU 驱动程序 -CUDA 10.1 需要 418.x 或更高版本？那就是 418.x 指的是什么？参考https://www.tensorflow.org/install/gpu《软件需求》

谢谢你， 悉尼的安东尼

【参考方案1】：

“计算能力”是否与“CUDA 架构”相同。

是的，NVIDIA 使用的“计算能力”与 Google 在该特定网页上使用的“CUDA 架构”相同。

如果“计算能力”与“CUDA 架构”相同，这是否意味着我不能将 Tensorflow 与 NVIDIA GPU 一起使用？

这意味着您不能将 Tensorflow 与 您的 NVIDIA GPU 一起使用。它可用于其他较新的 NVIDIA GPU。见here。你的问题本质上是那个问题的重复。

【讨论】：

非常感谢，不胜感激。