nvidia显卡驱动更新版本-NVIDIA 30/40系列显卡与tensorflow 1

问题原因

因为显卡与显卡驱动、CUDA版本以及cuDNN版本有着非常严格的依赖关系。

CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行nvidia显卡驱动更新版本，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。cuDNN是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。

同时坊间传言，30系列显卡只支持CUDA11.X及往后的版本。40系列显卡只支持CUDA11.3及往后的版本。在实践中，视乎也验证了上述的传言：

30系列显卡：

40系列显卡：

同时tensorflow对于依赖库也会有非常严格的要求。下文为经过测试的构建配置（GPU），来源官网：#tested_build_configurations

如果盲目直接上手，直接部署tensorflow1.15。一般会提示错误为cuDNN以及CUDA版本不匹配（上图为30系列，下图为40系列显卡）：

综上所述，tensorflow的版本的对于cuDNN以及CUDA版本有着极其严格的要求。但是如果为了能够使用新购置的30/40系列显卡，就一定需要升级tensorflow版本并重写代码吗？并不一定。

解决方案

其实官方早已经提出了解决方案，也就是nvidia-tensorflow。

GitHub地址为：

官方网站为：

NVIDIA has created this project to support newer hardware and improved libraries to NVIDIA GPU users who are using TensorFlow 1.x. With release of TensorFlow 2.0, Google announced that new major releases will not be provided on the TF 1.x branch after the release of TF 1.15 on October 14 2019. NVIDIA is working with Google and the community to improve TensorFlow 2.x by adding support for new hardware and libraries. However, a significant number of NVIDIA GPU users are still using TensorFlow 1.x in their software ecosystem. This release will maintain API compatibility with upstream TensorFlow 1.15 release. This project will be henceforth referred to as nvidia-tensorflow.

Link to TensorflowREADME[1]

介绍：随着 TensorFlow 2.0 的发布，谷歌宣布 2019 年 10 月 14 日 TF 1.15 发布后，TF 1.x 分支将不再提供新的主要版本。英伟达正在与谷歌和社区合作，通过增加对新硬件和库的支持来改进 TensorFlow 2.x。然而，大量英伟达™（NVIDIA®）GPU 用户仍在其软件生态系统中使用 TensorFlow 1.x。该版本将保持与上游 TensorFlow 1.15 版本的 API 兼容。此后，该项目将被称为 nvidia-tensorflow。

安装步骤

1.明确自己的安装的版本。可以直接打开该项目的GitHub地址。之后在左上角可以查看历史分支，查看有没有自己的所需的版本。

主要是查看各个历史版本的所需要的安装系统的环境。查看readme自述文件中关于安装环境的要求nvidia显卡驱动更新版本，如有自己所需要的TF，则按readme自述文件部署安装环境：

在准备好安装环境之后（推荐使用Anaconda，Miniconda安装部署所需要的环境，本文所使用的环境为Miniconda，具体操作与Anaconda一致）后输入以下命令行： （1）检查pip版本：

pip --version

如果不满足pip的需求，则需要更新pip版本：

pip install --upgrade pip

（2）NVIDIA wheels 不在 PyPI.org 上托管。要为 Tensorflow 安装英伟达™（NVIDIA®）wheels，请安装英伟达™（NVIDIA®）wheels索引：

pip install --user nvidia-pyindex

（3）安装nvidia-tensorflow

pip install --user nvidia-tensorflow[horovod]

输入命令行之后静静等待即可。如果是无限下载，也就是完整下载了某个依赖包之后又重新下载这一个依赖包，同时伴有pip报错。解决方案就是将该环境删除，重新配置。但是出现下面的情况是完好的，不用紧张，静静等待即可：

（4）验证安装。待上述的步骤安装结束之后，即可验证TF是否安装在本地。首先是保证已经进入了已经安装的TF 1.x的环境，之后操作如下：

进入python环境：

python

引入TF:

port tensorflow as tf

验证：

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('XLA_GPU')))

(5) 如果出现了如下情况就表示已经安装成功了：

3090显卡：

4090显卡：

能够识别出服务器显卡的的参数即表示TF 1.15版本的安装成功。

实验试跑

安装成功了，怎么能不试着跑一下呢。部署了自己所需的TF环境，按照需求安装其他的依赖包，即可试着跑自己的代码。

此处，本文使用了某平台上的两个GPU服务器跑代码，配置如下：

之后，部署其他的依赖包，直接上传代码跑实验：

总体效果还不错。

3090卡：

4090卡：

结语

挺好，不用重写代码了。

References

[1]README:

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