GPU 支持

TensorFlow GPU 支持需要一系列的驱动和库。为了简化安装和避免依赖库的冲突，我们推荐使用支持 GPU 的 TensorFlow Docker 镜像（仅限 Linux 操作系统），此设置仅需安装 NVIDIA®GPU 驱动程序。

硬件需求

TensorFlow 支持以下具有 GPU 的设备：

CUDA 计算能力大于等于 3.5 的 NVIDIA 的 GPU，CUDA 计算能力可以参考支持 CUDA 的 GPU。

软件需求

您需要在系统上安装下列的 NVIDIA 软件：

NVIDIA® GPU 驱动 —CUDA 9.0 需要 384.x 或更高的版本
CUDA® Toolkit —TensorFlow 支持 CUDA 9.0
CUPTI 随 CUDA® Toolkit 附带
cuDNN SDK 版本大于等于 7.2
（可选项）NCCL 2.2 支持多块 GPU
（可选项）TensorRT 改善一些模型推理时的延迟和吞吐量

Linux 安装教程

下面的 apt 说明是在 Ubuntu 操作系统上安装所需 NVIDIA 软件的最简单方法。如果你是从源码构建 Tensorflow，你需要手动安装之前提到的软件依赖，并且使用一个 -devel 的 TensorFlow Docker 镜像作为基础。

安装随 CUDA® Toolkit 附带的 CUPTI，并通过下列命令将它的安装目录添加到 $LD_LIBRARY_PATH 环境变量中：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64

对于具有 CUDA Compute Capability 3.0 的 GPU 或不同版本的 NVIDIA 库，请参阅 Linux 源代码构建指南。

使用 apt 安装 CUDA

对于使用 Ubuntu 16.04 或者其他的基于 Debian 的 Linux 发行版，添加 NVIDIA 的仓库并且使用 apt 命令来安装 CUDA。

注意：通过 apt 方式会将 NVIDIA 库和头文件安装到难以配置和 debug 的位置。

# 添加 NVIDIA 仓库
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
sudo apt install ./cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt update

# 安装 CUDA 和相关工具，包括可选项 NCCL 2.x
sudo apt install cuda9.0 cuda-cublas-9-0 cuda-cufft-9-0 cuda-curand-9-0 \ 
    cuda-cusolver-9-0 cuda-cusparse-9-0 libcudnn7=7.2.1.38-1+cuda9.0 \ 
    libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 cuda-command-line-tools-9-0 

# 可选项: 安装 TensorRT runtime (必须在 CUDA 安装之后进行)
sudo apt update
sudo apt install libnvinfer4=4.1.2-1+cuda9.0

Windows 安装教程

请查看上面的硬件需求以及软件需求，并阅读 Windows 操作系统的 CUDA 的安装指南。

请确保安装了上面列出的对应版本的 NVIDIA 软件包，特别是，如果缺少了 cuDNN64_7.dll 这个文件，TensorFlow 将无法正确加载。要使用不同版本的软件包，请参阅 Windows 源码构建指南。

将 CUDA、CUPTI 以及 cuDNN 的安装目录添加到 %PATH% 环境变量中。例如，如果 CUDA Toolkit 和 cuDNN 分别安装在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 和 C:\tools\cuda 目录下，记得更新你的 %PATH% 以和下面的设置相符合：

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%

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