"计算能力"和"CUDA架构"在使用Tensorflow v2.3.0时的区别澄清。

Question

"计算能力"和"CUDA架构"在使用Tensorflow v2.3.0时的区别澄清。

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我想请问“Compute Capability”和NVidia在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus中使用的“CUDA架构”以及Tensorflow在https://www.tensorflow.org/install/gpu中使用的“CUDA架构”之间的区别。

“Compute Capability”是否与“CUDA架构”相同？

我的GeForce 540M驱动程序版本为10.18.13.5435。根据NVidia，该“计算能力”为2.1。根据Tensorflow网站，最小的CUDA架构为3.5。

如果“Compute Capability”与“CUDA架构”相同，那么我不能使用NVIDIA GPU来运行Tensorflow吗？

如果我可以使用我的NVIDIA GPU来运行Tensorflow，那么“NVIDIA GPU Drivers - CUDA 10.1 requires 418.x or higher”的含义是什么？418.x是什么意思？请参考https://www.tensorflow.org/install/gpu中的“软件要求”。

谢谢，悉尼的安东尼

- Anthony from Sydney

1个回答

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原文链接

- Robert Crovella · Accepted Answer

"计算能力"与"CUDA架构"是相同的吗？

是的，NVIDIA所使用的"计算能力"和Google在那个特定网页上所使用的"CUDA架构"是相同的。

如果"计算能力"与"CUDA架构"相同，那么我不能在NVIDIA GPU上使用Tensorflow吗？

这意味着您不能使用TensorFlow在您的NVIDIA GPU上运行。它可以在其他更新的NVIDIA GPU上使用。请参见此处。您的问题本质上与那个问题是重复的。