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출처: https://www.tensorflow.org/install/gpu
| Date: 20200721 업데이트 기준 |
TensorFlow GPU 지원에는 다양한 드라이버와 라이브러리가 필요합니다. 설치를 단순화하고 라이브러리 충돌을 방지하려면 GPU를 지원하는 TensorFlow Docker 이미지를 사용하는 것이 좋습니다(Linux만 해당). 이 설정에는 NVIDIA® GPU 드라이버만 있으면 됩니다.
아래의 설치 명령어는 최신 버전의 TensorFlow에 적용됩니다. 이전 TensorFlow 출시에 사용할 CUDA 및 cuDNN 버전은 테스트된 빌드 구성을 참조하세요.
하드웨어 요구사항
다음과 같은 GPU 사용 기기가 지원됩니다.
- CUDA® Compute Capability 3.5 이상을 포함하는 NVIDIA® GPU 카드. CUDA 사용 GPU 카드 목록을 참조하세요.
소프트웨어 요구사항
다음 NVIDIA® 소프트웨어가 시스템에 설치되어 있어야 합니다.
- NVIDIA® GPU 드라이버 - CUDA 10.1에는 418.x 이상이 필요합니다.
- CUDA® Toolkit - TensorFlow는 CUDA 10.1을 지원합니다(TensorFlow 2.1.0 이상).
- CUPTI는 CUDA Toolkit과 함께 제공됩니다.
- cuDNN SDK(7.6 이상)
- (선택사항) TensorRT 6.0 - 일부 모델에서 추론 처리량과 지연 시간을 향상합니다.
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출처: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapse4
출처에 들어가서 "CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products" 클릭
| Date: 20200721 업데이트 기준 |
- 해당링크 정보는 기간에 따라서 버전이 올라가거나 바뀔수 있습니다.
#컴퓨터 데스크톱
GeForce and TITAN Products
GPUCompute Capability
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#노트북
GeForce Notebook Products
GPUCompute Capability
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