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同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
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cuda平行運算 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳貼文
2021-10-01 13:19:08![post-title]()
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cuda平行運算 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
2021-10-01 13:10:45![post-title]()
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cuda平行運算 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
2021-10-01 13:09:56![post-title]()
cuda平行運算 在 紀老師程式教學網 Facebook 的精選貼文
[筆記分享] 我如何在 Anaconda 上，安裝 TensorFlow 2.x，並開啟 GPU 加速
Evernote 網址： https://bit.ly/33K77F9
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最近我正在台大計算機中心，教授「深度學習」這門課程。整門深度學習，用得最多的函式庫就是 TensorFlow 了。它可以用來建構深度學習所需要的「神經網路」架構，所以任一個深度學習工程師，都得要會安裝。
深度學習的開發環境很多！我個人偏好 Google Colab（線上環境）與 Anaconda（本地端環境）。Colab 的執行環境，Google 工程師已經幫你裝好了。你只要點擊 https://colab.research.google.com 就能用。比泡麵還簡單！但你也只能被動接受 Google 工程師幫你裝好的執行環境。畢竟「線上平台」彈性還是比「本地端平台」要小一點。
早期（TensorFlow 1.x 時期）要裝 TensorFlow，並開啟 GPU 圖形加速功能，只要開啟 Anaconda Prompt 命令列視窗，輸入下面這一行就可以了：
conda install tensorflow-gpu
但 TensorFlow 2.x 之後，Anaconda 並沒有把 conda 這個指令調整得很好。大家已經用到 TensorFlow 2.3 了，conda 安裝出來的最新版居然只到 TensorFlow 2.1。更慘的是，開啟 GPU 加速時，所需搭配的 cuDNN 函式庫與 CUDA Toolkit 版本，也跟 TensorFlow 2.1 這個版本衝得亂七八糟！總之，就是一堆同學裝不起來！機器空有獨立顯卡，但無法發揮 GPU 加速平行運算的能力！
有鑑於此，我今天早上就親自「試水溫」，想辦法找出這幾樣東西的排列組合，到底怎麼樣是對的：
Python版本 x nVidia驅動程式版本 x TensorFlow版本 x cuDNN 函式庫版本 x CUDA Toolkit版本
也順便找出最順暢的安裝流程，分享給大家。希望有需要的朋友能喜歡！
祝福大家都能釋放顯卡平行處理的威力，讓你跑神經網路時，硬是比別人快好幾倍！
有我說明不足的地方，歡迎在下方留言。不敢說一定有能力解決，但我會盡力的！ :-)
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cuda平行運算 在 自強基金會 Facebook 的最佳貼文
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cuda平行運算 在 原價屋coolpc Facebook 的最佳貼文
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35萬的高貴價格當然不是拿來打電動拉，除了在大家印象中的專業繪圖領域外，各行各業越來越重視的AI人工智慧、大數據分析、深度學習等應用更是倚靠平行運算效能，而這點正好就是NVIDIA Quadro 繪圖卡專精的領域，這次Quadro GV100 採用12nm 製程的Volta GPU 架構，不但提供了5120個 CUDA 平行運算核心更加入640個Tensor 核心，專用於深度學習矩陣算法比平行運算更快，大幅提升深度學習的資料吞吐量及運算量還更省電！記憶體部分搭載業界最快速的32GB HBM2 ....