← Журнал · · Источники доклада
Совместимость драйверов, CUDA и фреймворков: ссылки к докладу на PyCon
Ого как нас много стало🔥🔥, спасибо всем кто присоединился к канальчику, в связи с этим получайте порцию полезного материала))
В эту пятница 26 июля я буду выступать на Pycon с докладом про GPU-оператор и как он нам помогает настраивать ноды в K8S для работы с ML фреймворками. Наверника многие из вас при установке CUDA всегда не могли понять различные зависимости - какой драйвер ставить? какая версия CUDA подходит? Какая версия фреймворка torch, tensorflow нужна для определенной версии cuda и наоборот. А еще оказывается все это дело зависит от ядер, ОС и от архитектуры GPU🤯🤯🤯
На самом докладе я об этом все расскажу подробнее плюс будет конечно и про шеринг GPU. А сейчас хочу с вами поделиться ссылочками на все источники, где как раз эти зависимости можно посмотреть) Так что сохраняйте себе и наслаждайтесь🤝
1️⃣ GPU архитектуры от версии драйверов
2️⃣ Cuda от kernel (в ссылке можно менять версию CUDA)
- Cuda 11.8.0
- Cuda 12.0.1
- Cuda 12.5.0
7️⃣ драйвер от версии cuda на гражданских GPU
8️⃣ драйвер от версии cuda на GPU датацентров
9️⃣ контейнер фреймворков nvidia
При этом я не нашел зависимость версии драйвера от версии ядра Linux( Если знаете такой источник, кидайте в комменты🙏