NVIDIA CUDA 9.0是英伟达开发的一个并行计算平台,这款工具需要英伟达的独立显卡支持。使用CUDA Toolkit,您可以在GPU加速的嵌入式系统,桌面工作站,企业数据中心,基于云的平台和HPC超级计算机上开发,优化和部署应用程序。该工具包包括GPU加速库,调试和优化工具,C / C ++编译器和用于部署应用程序的运行时库。
软件功能:
CUDA是一个由NV公司发明的并行计算平台和编程模型。
它利用图形处理单元(GPU)的强大功能,使计算性能大幅提高。
提供向C这样的标准语言的扩展,从而实现并行算法的简单实现。
通过使用CUDA C/C++可以是编程人员专注于算法的并行化而不是程序本身的实现
支持应用程序同时使用CPU和GPU进行异构计算。
程序的串行部分运行在CPU上,并行部分则运行在GPU上。
安装方法:
因为最新版的Tensorflow_gpu兼容CUDA9.0的版本容易从网上获取,即通过pip install tensorflow_gpu安装的版本是可以兼容CUDA9.0的。
选择下图中红色箭头标注处exe可执行文件,双击开始安装。
不要修改默认安装位置,直接点击OK,如下图中红色箭头标注处所示。
如下图所示,正在提取安装文件中的内容,等待即可。
上图运行完成后,回自动弹出NVIDIA安装程序,如下图所示。
在检测系统兼容性这一步,等待即可。
本文作者的显卡是Nvidia RTX2070,在下图中安装程序显示没有发现可以兼容的显卡设备。
因为CUDA9.0比RTX2070更早发布,所以没有找到是合理的,但是安装后仍然可以正常使用。
本文读者可能直接跳到“许可协议”这一步,则说明安装程序找到了可兼容的显卡设备。
点击下图红色箭头标注处,进入下一步。
许可协议不用仔细去阅读,点击下图红色箭头标注处,进入下一步。
安装模式选择精简,点击下图红色箭头标注处,进入下一步。
勾选下图中的上方红色方框标注处,然后NEXT按钮会亮起。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的NEXT按钮,进入下一步。
安装界面显示Preparing for installation,即正在准备安装。
安装过程中部分截图如下图所示。
安装完成后,安装程序界面如下图所示。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的下一步。
结束界面中两个可选项不用勾选。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的关闭,安装CUDA9.0结束。