EliteBook 8560w のパフォーマンスを確認する (2)

8560w は Quadro 2000M が搭載されています。この GPU でどの程度機械学習に活用できるか、パフォーマンスを確認してみます。

まずはドライバーをインストールします。NVIDIA の公式サイトを開き、製品のタイプ：NVIDIA RTX / Quadro ＞製品シリーズ：Quadro Series （Notebook) ＞製品ファミリー：Quadro 2000M と選択します。

すると、2023年1月時点で Windows 版はバージョン R375 U11 (377.83) がダウンロード可能です。

次に、CUDA Toolkit をダウンロードします。CUDA Toolkit は NVIDIA のドライバーバージョンに応じて、利用できるバージョンが変わります。以下の表が対応表です。

⇒Table 3. CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versions

こちらを見ると、377.83 のドライバーバージョンに対応する CUDA Toolkit は、CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) が最新のようです。

続いて Tensorflow をインストールします。こちらは、CUDA (と cuDNN) のバージョンに応じてインストールできるバージョンが変わってきます。

CUDA が 8.0 なので、tensorflow_gpu-1.4.0 が最新。ただ、このバージョンだと keras は別パッケージになっているなど、書籍のサンプル通りにはいかないことが多々あります。

しかも、いざ実行してみようとしたところ、Quadro 2000M は CUDA の Compute Capability が 2.x のため、Tensorflow からの GPU 利用はできないようでした。

それならば、と PyTorch です。こちらも CUDA のバージョンに応じてインストールできるバージョンが変わります。

上記サイトで CUDA 8.x が出てくるところを探しますが、ずっと下のほう・・・v1.0.0 でやっと CUDA 8.0 が登場します。

ここまで古いといろいろ動作が異なっており、参考にした書籍やサイトの情報はほぼ適応できない程度でした。PyTorch を使用する ML-Agents もバージョンが合わずに動作しませんでした。

というわけで、Quadro 2000M は CUDA 用途だとほぼ機能しない、と言ってもいいレベルのように感じます。

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