Como usar TensorFlow con GPU?

¿Cómo usar TensorFlow con GPU?

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  1. Introducción.
  2. Observaciones.
  3. Ejecute TensorFlow solo en la CPU, utilizando la variable de entorno `CUDA_VISIBLE_DEVICES`.
  4. Ejecute TensorFlow Graph solo en la CPU – usando `tf.
  5. Utilice un conjunto particular de dispositivos GPU.
  6. Enumere los dispositivos disponibles disponibles por TensorFlow en el proceso local.

¿Qué es CUDA 11?

CUDA son las siglas de Compute Unified Device Architecture (Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cómputo) que hace referencia a una plataforma de computación en paralelo incluyendo un compilador y un conjunto de herramientas de desarrollo creadas por Nvidia que permiten a los programadores usar una variación del …

¿Cómo instalar CUDA 11?

Procedimiento

  1. Desplácese hasta un directorio de la máquina virtual en la que se va a descargar la distribución de NVIDIA CUDA.
  2. Instale el paquete CUDA 11 para Ubuntu 20.04 mediante el comando dpkg -i.
  3. Instale las claves para autenticar el paquete de software mediante el comando apt-key.

¿Cómo se instala TensorFlow?

Instala TensorFlow con pip

  1. Instala el entorno de desarrollo de Python en tu sistema.
  2. Crea un entorno virtual (recomendado)
  3. Instala el paquete pip de TensorFlow.

¿Qué son los nucleos CUDA tarjeta de vídeo?

Los núcleos CUDA son el equivalente de las GPU de Nvidia a los núcleos de la CPU. Están optimizados para ejecutar una gran cantidad de cálculos simultáneamente, algo que es vital para los gráficos modernos.

¿Qué son los CUDA en una tarjeta grafica?

CUDA (Compute Unified Device Architecture) es una plataforma de computación paralela y un modelo de programación que permite incrementos dramáticos en el rendimiento de computación al aprovechar la potencia de la unidad de procesamiento de gráficos (GPU).