好的,所以我已经完成了5600 G的APU,因为我现在买不起GPU。所以我会在几年后增加一个GPU,当它变得更便宜。
到目前为止,我已经读到APU的“处理”性能和同等的CPU之间没有太大的差别。
例如,5600X CPU。这是相同的5600 G,但只是缺乏一个完整的GPU。
现在,我刚刚读到了APU的某处 - Pros和Cons:
Pros:
Smaller size - In form factors without enough room for a GPU, an APU is quite discrete.
Size to power - For they're size,
我在一个带有NVIDIA Tesla P4GPU的GCP实例上运行UNet Keras模型。但它检测不到GPU。相反,它在CPU上运行。附注:我安装了驱动程序和tensorflow-gpu购买它不会工作。如何解决此问题?
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:156] kernel driver does not appear to be running on this host (instance-1): /proc/driver/nvidia/version does not exist
Num GPUs Availab
我正准备购买一个用于基本(基于CPU的)并行计算的 of ,并且我注意到这些模块也有GPU。不难发现与OpenCL不兼容,但我很难确认我能够使用OpenGL接口进行通用GPU编程。我不需要做任何花哨的事情;我只想知道我是否可以将一些矩阵繁重的任务卸载到GPU。
我可以在GPGPU编程的上找到一个有用的OpenGL,但它假设访问but,这在OpenGL ES 2.0中是不可用的,而我在SE上找到的最相关的答案是关于在上做我想做的事情,而不是用相同的GPU。
是否就像使用过剩之外的东西来设置OpenGL环境,然后按照链接教程进行操作一样简单呢?或者我还需要注意其他硬件的限制呢?