在之前我們團隊翻譯的文章中，有提到TensorFlow 2.0將於今年下半年發佈。最近看到TensorFlow的官方論壇中有一位網友Thomas提問：「我考慮入手一個NVIDIA GPU，所以，想知道TensorFlow 2.0的硬體需求？」

There will be no change over time we will drop support for compute capabilities as NVIDIA drops support as CUDA versions increase.  It all as to do with budget.  GTX 1080TIs are pretty great cards with a nice amount of memory.  The RTX cards look cool but I have not purchased one for any type of testing yet.  Many of us still use GTX 1080 (non ti) cards and some of us use the Titan V ($3K+taxes) and some Titan XP.  I have not seen performance numbers from the RTX cards but I suspect they may match the Titan V.  Our workstations are very behind on device drivers so we have to watch out for that as well.

隔了不久，TensorFlow團隊的Toby大大便有以下回覆：

「由於NVIDIA不再支援後續版本的CUDA，我們也一樣不再支援其運算能力。您提出的問題主要和預算有關，GTX 1080TIs是相當棒的顯示卡，記憶體也很夠。RTX顯示卡應該也很棒，但我尚未購買過任何一款RTX顯示卡進行測試。許多團隊成員應該還在使用GTX 1080顯示卡（不是GTX 1080TI），一部分成員使用Titan V（費用約3000美金加上稅金），另外一些成員使用Titan XP。我還沒瀏覽過RTX顯示卡的效能評比，但我猜RTX顯示卡的效能應該和Titan V差不多。我們的工作站的驅動程式有點舊，所以這方面還要多注意一下。」

Since you went into the specifics of cards, it seems to me that the RTX 2080 Ti is a great choice, even *better than some Teslas. The only spec that is dramatically worse compared to Teslas is the memory bus width, from a quick look at this monster table. It seems to me that a beefy computer with a few RTXs should be enough even for a small ML team. Also, I feel like Titan is a bit of an overstretch, unless I am missing out on important Volta/Turing architecture differences.

過了一陣子，Thomas回覆道：

「既然您提到了顯示卡的規格，對我來說RTX 2080 Ti是個很棒的選擇，甚至比一些Tesla GPU更棒！相較於Tesla GPU，唯一明顯較差的硬體規格是記憶體匯流排寬度。對我來說，一台搭載了幾張RTX顯示卡的運算能力強大的電腦對於小型的機器學習團隊應該很夠用了。此外，我覺得，TITAN系列顯示卡的效能有點誇大，除非我忽略掉一些Volta/Turing架構上的差異。」

以上是一些關於TensorFlow 2.0硬體需求與硬體規格的討論，盼望對讀者們有幫助。日後若有關於TensorFlow重要的討論，我們會試著幫大家摘錄。

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