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所以我正在开发一个图形API，我已经知道如何创建一个窗口并绘制像素，我现在所缺少的只是GPU部分。我可以用Sycl或OpenCL来替换它吗？所以我想使用Sycl或OpenCL来访问gpu，并为我的图形做计算部分。使用GPU是一种有效的方法吗？
浏览 5提问于2022-02-20得票数 0
我按照以下网站安装了对Tensorflow 2.4.1的必要GPU支持：，然后是实际的Tensorflow安装：。然后，我运行一个示例代码片段，它应该检查GPU并尝试运行一个张量。我检查了以确保所有dll都被正确创建：
Mod
浏览 38修改于2021-02-14得票数 0
在研究过程中，我发现多gpu和gpu集群是进一步有效计算的另一种手段，但我把这两个术语搞混了。
在编程cuda方面，这两者之间的实际区别是什么？
浏览 1提问于2014-04-03得票数 0
device_lib.list_local_devices()get_available_gpus()
'/device: gpu :0'，/device: gpu :1‘当我用tensorflow 2.0 gpu训练和编译cnn时，我想设置可用的gpufrom keras.backend.te
浏览 20修改于2019-11-17得票数 1
但是每次我运行代码时，tensorflow并不是在使用GPU，而是使用CPU。我已经安装了最新版本的tensorflow。附加下面的详细信息。python => 3.9.5\CUDA => 11.3\在运行过程中，我得到了带有警告消息的以下输出。如果要禁用此功能，请设置TF_ENABLE_GPU_GARBAGE_COLLECTION=false。
注意:我已经尝试过添加下面的代码来激活gpu
浏览 2修改于2021-07-28得票数 0
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我在设置多个GPU时遇到了问题，目的是让GPU通过KVM 10安装。
我有一个比较老的MB，但它似乎支持IOMMU。我已经购买了一个非常便宜的视频卡(Geforce 710)作为主机GPU，而我通过一个强大的GPU到VM。问题是，当安装了强大的GPU时，我在710上没有视频。
浏览 0提问于2021-04-23得票数 3
GPU无法检测到tensorflow-gpu 2.0，问题出在哪里？physical_device_desc: "device: XLA_GPU device", name: "/device:XLA_GPU:1" device_type: "XLA_<
浏览 22提问于2019-10-27得票数 0
我的目标是将Xorg配置为在集成GPU上运行，并在不需要时禁用NVIDIA GPU (以节省电力，因为它消耗6瓦左右)。然而，我遇到了一个问题，Xorg仍然运行在NVIDIA GPU上。Version: 12.0 || GPU---------------+
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浏览 0修改于2023-05-28得票数 3
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我已经在Python3.7venv上安装了tensorflow-gpu 1.15.2。我没有安装tensorflow包。当我运行tensorflow学习算法时，它使用的是我的CPU而不是GPU。Skipping registering GPU devices...
2020-04-25 22:02:15.719511: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/15.721901: I tensorflow/core/common_
浏览 39修改于2020-04-26得票数 0
我在python 3.7.4中安装了带有Anaconda的tensorflow-GPUVersion2.2.0版本，但我的代码总是运行在CPU上，无法检测到我的GPU。physical_devices= tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')>>incarnation: 4043157374881641271
physical_device_desc: "device: XLA_CPU devi
浏览 6修改于2020-08-16得票数 1
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但是lspci命令没有显示任何nvidia gpu。机器正在使用英特尔gpu。Version: 11.2 || GPU---------------+| GPUCPU: Intel i5-720
浏览 0修改于2021-03-16得票数 2
我已经用CUDA构建了一切，如果我运行我得到的答案是它被卡住了以下是代码#include<opencv2::GpuMat input_
浏览 0修改于2017-05-23得票数 0
它附带了CUDA 10.1由于Tensorflow-gpu 1.14不支持CUDA 10.1，我卸载了CUDA 10.1并下载了CUDA 10.0import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0&#x
浏览 6修改于2019-10-05得票数 3
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我尝试了很多版本的Cuda(11.0，11.1，最后一个是10.1)，但是TensorFlow没有检测到GPU(Geforce Gtx1050ti)。/gpu_device.cc:1753] Cannot dlopen some GPU libraries.Skipping registering GPU devices...
2020-10-07 20:14:13.686263: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/
浏览 3修改于2020-10-08得票数 0
我有一个tensorflow (tf2.0)/keras模型，它使用多个GPU进行计算。模型中有2个分支，每个分支都在单独的GPU上。我有一个4个GPU的系统，我想用来训练，我想镜像这个模型，这样GPU 1和2包含一个模型，GPU 3和4包含镜像的模型。
会自动处理此镜像吗？或者它假设我的模型将是单个GPU模型？
浏览 4提问于2019-11-04得票数 0
我正在尝试在Ubuntu18上训练一个模型，我遵循了Tesorflow-GPU的文档：https://www.tensorflow.org/install/gpu ubuntu 18 CUDA 11/gpu_device.cc:1663] Cannot dlopen some GPU libraries.Skipping registering GPU devices...
2021-02-03 13:16:00.757899: I tensorflow&
浏览 35修改于2021-02-03得票数 1
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现在，当我安装Tensorflow-gpu 2时，我可以很容易地检查它是否使用gpu作为：print("Num GPUs Available: ", len但是，我需要使用Tensorflow-gpu-1.15。/gpu_device.cc:1641] Cannot dlopen some GPU libraries.Skipping registering GPU devices...
2020-07-11
浏览 0修改于2020-07-11得票数 1
我有tensorflow 1.14.0和tensorflow-gpu 1.14.0我已经安装了所需的兼容Cuda和Cudnn版本，并在环境变量中指定了它们的路径。但是仍然是tensorflow和/或tensorflow- GPU，无法识别我的GPU。local_device_protos]
print(get_available_devices()) 是： ['/device:CPU:0'] 操作: windows 10 IDE: Jupyter (anaconda) GPU
浏览 35修改于2021-01-09得票数 0
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