大部分这些框架都(只)支持 CUDA,而这只能在英伟达 GPU 上使用,这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。但是,使用 AMD 的 GPU 也不是不可能,相关信息可参阅:https://rocmdocs.amd.com/en/latest/。 不过,就算你没有 GPU,也依然可以继续本教程。但为...
NVIDIA GPU:需要安装 CUDA 工具包(推荐 CUDA 11+)和对应驱动。 AMD/Intel GPU:可能需要 ROCm 或 DirectML 支持(取决于 Ollama 版本)。 步骤2:安装必要组件 NVIDIA 用户: 安装最新 NVIDIA 驱动。 安装CUDA Toolkit(版本需与 Ollama 兼容)。 安装cuDNN(可选,但推荐)。 AMD/Intel 用户: 安装最新 GPU 驱动。
NVIDIA GPU:需要安装 CUDA 工具包(推荐 CUDA 11+)和对应驱动。 AMD/Intel GPU:可能需要 ROCm 或 DirectML 支持(取决于 Ollama 版本)。 步骤2:安装必要组件 NVIDIA 用户: 安装最新 NVIDIA 驱动。 安装CUDA Toolkit(版本需与 Ollama 兼容)。 安装cuDNN(可选,但推荐)。 AMD/Intel 用户: 安装最新 GPU 驱动。
大部分这些框架都(只)支持 CUDA,而这只能在英伟达 GPU 上使用,这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。但是,使用 AMD 的 GPU 也不是不可能,相关信息可参阅:https://rocmdocs.amd.com/en/latest/。 不过,就算你没有 GPU,也依然可以继续本教程。但为了有效进行...
大部分这些框架都(只)支持 CUDA,而这只能在英伟达 GPU 上使用,这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。但是,使用 AMD 的 GPU 也不是不可能,相关信息可参阅:https://rocmdocs.amd.com/en/latest/。 不过,就算你没有 GPU,也依然可以继续本教程。但为了有效进行深度学习,至少你要有好用的 CPU、内存和存储空间。
大部分这些框架都(只)支持 CUDA,而这只能在英伟达 GPU 上使用,这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。但是,使用 AMD 的 GPU 也不是不可能,相关信息可参阅:https://rocmdocs.amd.com/en/latest/。 不过,就算你没有 GPU,也依然可以继续本教程。但为了有效进行深度学习,至少你要有好用的 CPU、内存和存储空间。
大部分这些框架都(只)支持 CUDA,而这只能在英伟达 GPU 上使用,这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。但是,使用 AMD 的 GPU 也不是不可能,相关信息可参阅:https://rocmdocs.amd.com/en/latest/。 不过,就算你没有 GPU,也依然可以继续本教程。但为了有效进行深度学习,至少你要有好用的 CPU、内存和存储空间。
大部分这些框架都(只)支持 CUDA,而这只能在英伟达 GPU 上使用,这也是你需要使用英伟达 GPU 的原因。但是,使用 AMD 的 GPU 也不是不可能,相关信息可参阅:https://rocmdocs.amd.com/en/latest/。 不过,就算你没有 GPU,也依然可以继续本教程。但为了有效进行深度学习,至少你要有好用的 CPU、内存和存储空间。
It seems like https://github.com/ROCm/amdsmi is the successor to rocm_smi, but it has the same issue: https://github.com/ROCm/amdsmi/blob/9872083b491c9b136496fd493414aca5c6c144cb/CMakeLists.txt#L99-L104. Both projects also only claim to support Linux....
但是,使用AMD的 GPU 也不是不可能,相关信息可参阅:https://rocmdocs.amd.com/en/latest/。 不过,就算你没有 GPU,也依然可以继续本教程。但为了有效进行深度学习,至少你要有好用的 CPU、内存和存储空间。 我的硬件——笔记本电脑的配置如下: CPU——AMD Ryzen 7 4800HS 8C -16T@ 4.2GHz on Turbo...