NvidiaドライバとCUDAとcuDNNとTensorflow-gpuとPythonのバージョンの対応 - Qiita
Nvidiaドライバ，CUDA，cuDNN，tensorflow-gpu，Pythonのバージョンの対応はとても重要らしい。 NvidiaドライバはCUDAのバージョンに合わせて，CUDAとcuDNNとPythonはtensorflowのバージョンに合わせる。 合っていないと，ログインループに陥ったり，The system is running in low-graphics modeになったりした。 とにかく最新をダウンロードするのではなく，バージョンの対応を事前に確認する必要があったもよう。 例：確認環境 Ubuntu 16.04 GeForce RTX 2080 ti 確認①Nvidiaドライバ 自分のGPUに対応するドライバのチェック➡https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp 検索を押すと， こんな感じで出てくる。 な
CUDAを一枚の絵にまとめてみた - OPTiM TECH BLOG
まえがき 初めまして、R&Dチームの宮﨑です。趣味はFPSをやってます。150時間やってますが未だにドンかつを食べられていません。普段は深層学習のベンチマークを取ったりしています。 実はひと昔前からあった深層学習。近年実用性が増して一大ブームとなっています。実用的になった背景の一つとしてGPUを用いた高速化により深層学習の学習及び推論が実用的な時間で実行できるようになったことがあります。NVIDIAから提供されるCUDAを用いるとC言語に拡張を加えた形式でCPU+GPUのヘテロジニアスコンピューティングを記述できます。 CUDAを使用するにはCPU+GPUの環境がどのようなハードウェア構成をしており、その上でCUDAがどのようなシステムを構築しているのかを理解する必要があります。この理解なしに漫然とサンプルコードを真似するだけでは意図通りのパフォーマンスが出なかったり、そもそもAPIの意味
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
