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텐서플로우 버전마다 설치해야 하는 CUDA toolkit과 cuDNN 라이브러리 버전을 맞춰 주기위해 조합 테이블을 매번 필요하다.
TensorFlow + CUDA + cuDNN 조합
다음 페이지에 '테스트된 빌드 구성' 섹션에 특정 버전마다 실행되는 CUDA 버전과 cuDNN버전 테이블이 있다.
https://www.tensorflow.org/install/source#linux
소스에서 빌드 | TensorFlow
소스에서 TensorFlow pip 패키지를 빌드하고 Ubuntu Linux 및 macOS에 설치합니다. 명령어는 다른 시스템에도 적용될 수 있지만, Ubuntu 및 macOS용으로만 테스트되었으며 지원됩니다. 참고: 철저히 테스트되어 사전 빌드된 Linux 및 macOS 시스템용 TensorFlow 패키지가 이미 제공되고 있습니다. Linux 및 macOS용 설정 다음 빌드 도구를 설치하여 개발 환경을 구성합니다. Python 및 TensorFlow 패
www.tensorflow.org
NVidia Driver + CUDA 조합
텐서플로우 버전이전에 하드웨어인 그래픽 카드 드라이버도 맞춰 주어야 한다.
NVidia 페이지 중 CUDA와 조합 페이지가 있다.
https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html#binary-compatibility
CUDA Compatibility :: GPU Deployment and Management Documentation
Consider a cluster of 500+ multi-gpu servers running bare-metal in support of 50-1500 users, running a variety of DL and HPC workloads. This system is scheduled in a classical manner (for example, using SLURM or LSF) with resources being allocated within a
docs.nvidia.com
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