🌟 TensorFlow GPU 详解

TensorFlow GPU 是 TensorFlow 框架针对 GPU 硬件加速的优化版本，专为深度学习任务设计。以下是关键信息：

📌 核心优势

• 高性能计算：利用 NVIDIA GPU 的并行处理能力，显著加速训练和推理过程
• 兼容性：支持 CUDA 和 cuDNN 库，适配主流显卡（如 Tesla、RTX 系列）
• 内存管理：通过 tf.config.experimental.set_memory_growth 实现显存动态分配
• 分布式训练：可结合 tf.distribute.MirroredStrategy 支持多 GPU 协同工作

💡 使用场景

• 训练大规模神经网络（如 Transformer、ResNet）
• 实时推理应用（如目标检测、自然语言处理）
• 需要低延迟的边缘计算设备

📚 扩展阅读

• TensorFlow 官方 GPU 指南
• GPU 加速深度学习实践
• CUDA 配置与调试技巧

⚠️ 注意：使用前需确保已安装 NVIDIA 驱动及 CUDA 工具包，推荐通过 官方安装文档 获取最新配置方法。