TensorFlow与CUDA、cuDNN版本对应关系一览

最新：TensorFlow各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理
随着深度学习领域的飞速发展，TensorFlow作为一款全球范围内广受欢迎的深度学习框架，正在被越来越多的开发者所采用。而在使用TensorFlow进行计算时，选择合适的CUDA和cuDNN版本对于充分发挥GPU的性能和提高训练速度具有重要意义。本文将整理最新版的TensorFlow中各个GPU版本所对应的CUDA和cuDNN版本，供开发者们参考。

1. NVIDIA GPU版本与CUDA、cuDNN对应关系
   在TensorFlow中，针对NVIDIA GPU，开发者们需要安装相应的CUDA和cuDNN库以利用GPU进行计算。以下为最新版TensorFlow中各NVIDIA GPU版本所对应的CUDA和cuDNN版本整理：

• NVIDIA TESLA P100/P40（Pascal架构）：

• CUDA版本：CUDA 8.0（请注意，TensorFlow 2.0及之后版本默认使用CUDA 10.0）
• cuDNN版本：cuDNN 7.0.5

• NVIDIA TESLA V100/P5000/P6000（Volta架构）：

• CUDA版本：CUDA 9.0/9.1/9.2（根据您的TensorFlow版本选择合适的CUDA版本）
• cuDNN版本：cuDNN 7.6.5

• NVIDIA TESLA T4（Turing架构）：

• CUDA版本：CUDA 10.0/10.1/10.2（根据您的TensorFlow版本选择合适的CUDA版本）
• cuDNN版本：cuDNN 7.6.5

• NVIDIA GEFORCE RTX 2080 SUPER/2080 Ti（Turing架构）：

• CUDA版本：CUDA 11.0/11.1/11.2（根据您的TensorFlow版本选择合适的CUDA版本）
• cuDNN版本：cuDNN 7.6.5

• NVIDIA GEFORCE RTX 3080/3090/3070（Ampere架构）：

• CUDA版本：CUDA 11.2/11.3（根据您的TensorFlow版本选择合适的CUDA版本）
• cuDNN版本：cuDNN 8.0.3

1. AMD GPU版本与MIOpen、ROCm对应关系
   对于AMD GPU，推荐使用ROCm平台，并结合MIOpen库来进行深度学习计算。以下为最新版TensorFlow中各AMD GPU版本所对应的MIOpen和ROCm版本建议：

• AMD RYZEN R7/R9（Zen+架构）：

• MIOpen版本：MIOpen 2021.4.0或更高版本
• ROCm版本：ROCm 4.4或更高版本

• AMD EPYC 7351/7451（Zen 2架构）：

• MIOpen版本：MIOpen 2022.1.0或更高版本
• ROCm版本：ROCm 4.5或更高版本

• AMD RYZEN GENOA（Zen 4架构）：

• MIOpen版本：MIOpen 2022.2.0或更高版本
• ROCm版本：ROCm 4.6或更高版本
  需要注意的是，以上仅为建议