软件加速器
-
TensorFlow 加速器：
- TensorFlow 提供了多个版本，最新的稳定版本是 TensorFlow 2.12.，发布于 2023 年 5 月。
- TensorFlow 的加速器部分（如
tensorflow-gpu）与 CUDA 和 cuDNN 版本兼容。
-
PyTorch 加速器：
- PyTorch 的最新稳定版本是 PyTorch 0.12.，发布于 2023 年 5 月。
- PyTorch 的加速器部分（如
torch-gpu）同样与 CUDA 和 cuDNN 版本兼容。
硬件加速器
-
NVIDIA GPU 加速器：
- NVIDIA 提供了 CUDA toolkit，最新版本是 CUDA 11.8，发布于 2023 年 5 月。
- CUDA 11.x 系列支持 NVIDIA 的 Ampere 架构（如 A100、H100）和之前的 Pascal 架构（如 GTX 108、V100）。
-
AMD GPU 加速器：
- AMD 提供了 ROCm （Radeon Open Compute）框架，最新版本是 ROCm 7.1，发布于 2023 年 5 月。
- ROCm 支持 AMD 的 Radeon VII 和 RX 系列显卡。
其他加速器框架
-
cuDNN：
- cuDNN 是 NVIDIA 为深度学习提供的优化库，版本号与 CUDA 版本一致。
- 最新版本是 cuDNN 8.3.1，发布于 2023 年 5 月。
-
MlLib：
- MlLib 是 AMD 推出的深度学习优化库，支持 ROCm。
- 最新版本是 MlLib 2.3.，发布于 2023 年 5 月。
版本更新的意义
- 性能提升：新版本通常会优化计算速度和内存使用。
- 功能扩展：新增支持的新硬件（如新架构）或新功能（如混合精度计算）。
- 兼容性改进：确保与最新的硬件和软件生态系统兼容。
