tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系:
https://tensorflow.google.cn/install/source
安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver Version,链接网址如下:
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
在附加驱动中有本机所用的显卡驱动。
提示Incomplete installation!这里不用管,只是没有安装CUDA驱动,之前已经选择了显卡驱动。还提到了卸载CUDA的命令,下午所示。
在用户bashrc文件中添加三个路径。
sudo gedit ~/.bashrc
添加之后记得:source ~/.bashrc
测试CUDA是否安装成功,终端输入命令:nvcc -V
成功后显示如下:
但是发现并没有安装成功,与显卡驱动版本
执行一个samples中的一个程序来检测一下:
cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery
CUDA驱动版本与CUDA加速版本不对应,即我用的驱动版本与下载的CUDA10.0所要求的版本不一致。
我下载的文件名为 cuda_10.0.130_410.48_linux.run 而我的linux下的显卡驱动版本为384的,
这里我就没有继续升级显卡驱动了,因为胡乱升级linux的显卡驱动可能会导致无法显示。这次失败的经历也就到此为止了。
再写一下卸载cuda的方法:
卸载软件的位置:usr/local/cuda-10.0/bin
文件名为:uninstall_cuda_10.0.pl
直接在终端输入如下命令:
sudo /usr/local/cuda-10.0/bin/uninstall_cuda_10.0.pl
卸载完毕后,删除CUDA的残余目录即可。
choose a responding cudnn version:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
参考文章:https://blog.csdn.net/weixin_40702638/article/details/83304415
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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