Que versões CUDA, CUDnn, Nvidia devem ser instaladas no Deep Learning?

1

Especificações da minha GPU NVIDIA

Estas são as minhas especificações para GPU NVIDIA. Eu tentei instalar CUDA 9.1, mas diz "Seu dispositivo é muito antigo para a versão CUDA". Eu tentei instalar a versão inferior do CUDA, em seguida, importando theano diz "Nenhum dispositivo CUDA disponível".

    
por Umair Husain 24.01.2018 / 21:45

2 respostas

1

A GPU não suporta CUDA.

Existem duas variáveis principais envolvidas: a arquitetura da GPU e a versão do driver. Olhando para a mensagem de erro, pode ser o problema com a arquitetura da GPU. Sua GPU pode ter sido fabricada usando arquitetura mais antiga que não suporta CUDA ou não possui núcleos CUDA.

Com relação à arquitetura da GPU, em uma parte da documentação on-line (ref: link ), a NVIDIA especifica que eles suportam as GPUs com arquitetura mais recente que o Fermi. Embora isso possa não ser imediatamente traduzido em uma versão mínima para CUDA, isso pode sugerir que as versões mínimas de GPU suportadas serão aquelas com arquitetura Kepler.

A lista de modelos de placas gráficas NVIDIA construídas com a arquitetura Kepler ou mais recentes que devem, em teoria, suportar CUDA neste artigo: link

Analisando as informações da GPU fornecidas, o modelo da placa gráfica é a GeForce 820M. O nome de código da GPU para este modelo é GF117. Este modelo é construído com arquitetura Fermi. Assim, pode-se esperar que a GPU não suporte CUDA .

    
por Mike 29.03.2018 / 14:24
1

Sua GPU GeForce 820M tem um recurso CUDA de 2.1 (consulte lista de gpu da geforce Intel Esta capacidade é muito baixa para o CUDA 9.0+, mas o suporta o CUDA 8.0 . Tente instalar a versão CUDA, então pegue o correspondente Cudnn e Theano.

    
por ubfan1 29.03.2018 / 17:37