Tensorflow的推荐GPU

Question

我了解Tensorflow需要（用于GPU计算）具有Nvidia Compute Capability> = 3.0的GPU。有许多这样的GPU供您选择。面向游戏的GPU（例如GeForce模型）比诸如特斯拉（Tesla）的面向计算的模型便宜得多。我的不足之处是，面向计算的模型可能缺少视频输出（计算不需要），并且游戏模型可能正在执行32位数学运算而不是64位数学运算。假设Tensorflow使用（或更喜欢）64位，这样做意味着如果与Tensorflow一起使用，游戏模型将无法工作或产生不足的结果？选择与Tensorflow一起使用的GPU应该寻找哪些属性？

Answer 1

启用GPU的TensorFlow版本具有以下要求：

• 64位Linux
• Python 2.7
• NVIDIACUDA®7.5（Pascal GPU需要CUDA 8.0）
• NVIDIA cuDNN v4.0（最低）或v5.1（推荐）

TensorFlow GPU支持需要拥有NVidia计算能力> = 3.0的GPU卡。支持的卡包括但不限于：

• 英伟达Titan
• 英伟达Titan X
• 英伟达K20
• 英伟达K40

您可以查看他们的官方文档Tensorflow GPU支持

Answer 2

游戏 GPU 可以很好地工作。您需要一个具有大量内存和 CUDA 核心的最新 GPU。如今，大多数在 GPU 上训练神经网络的人都使用 32 位浮点数。