为什么我的tensorflow-gpu在英特尔高清GPU中运行，而不是在NVIDIA中运行？

TensorFlow-GPU是一个基于NVIDIA GPU加速的深度学习框架，它利用GPU的并行计算能力来加速模型训练和推理过程。因此，如果你的tensorflow-gpu在英特尔高清GPU中运行，而不是在NVIDIA中运行，可能是由于以下几个原因：

1. 硬件兼容性：英特尔高清GPU和NVIDIA GPU是两种不同的显卡架构，它们的硬件设计和驱动支持不同。TensorFlow-GPU需要与NVIDIA GPU兼容的CUDA和cuDNN库来实现GPU加速，而不支持英特尔高清GPU。
2. 驱动支持：NVIDIA为其GPU提供了专门的显卡驱动程序，这些驱动程序与TensorFlow-GPU紧密集成，以提供最佳的性能和兼容性。相比之下，英特尔高清GPU的驱动程序可能没有经过充分优化，无法提供与NVIDIA GPU相同的性能和功能。
3. 性能差异：NVIDIA GPU在深度学习任务中通常具有更好的性能和计算能力。它们具有更多的CUDA核心和更高的内存带宽，可以更快地执行矩阵运算和并行计算任务。相比之下，英特尔高清GPU的性能可能较低，无法提供与NVIDIA GPU相同的加速效果。

综上所述，如果你希望在tensorflow-gpu中获得最佳的性能和加速效果，建议使用NVIDIA GPU而不是英特尔高清GPU。如果你的系统中没有NVIDIA GPU，你可以考虑使用CPU版本的TensorFlow，虽然它的性能较低，但仍然可以进行深度学习任务的训练和推理。