ディープラーニング関連ソフトウェア動作確認情報
| GPU型番 | マザーボード | OS バージョン |
GPU ドライバ バージョン |
GPU動作を確認したCUDAドライバのバージョン | CUDAの動作を確認する | テスト 結果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPUでの深層学習ライブラリ動作を確認した組合せ | 計算がGPUで行われている事を確認する | |||||
| NGC(NVIDIA GPU Cloud)動作を確認した組合せ | ローカル環境でNVIDIAコンテナーを使用し動作を確認する | |||||
| GeForce RTX 4090 |
Z790 （Z790-S01） |
Ubuntu 22.04.02 |
535.45.03 | CUDA 12.2 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、bandwithTest） |
○ |
| CUDA 12.2 cuDNN 8.9.3.28 Python3.10.6 Tensorflow 2.13.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 24.0.4 23.06-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 4080 |
Z790 （Z790-S01） |
Ubuntu 22.04.02 |
535.45.03 | CUDA 12.2 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、bandwithTest） |
○ |
| CUDA 12.2 cuDNN 8.9.3.28 Python3.10.6 Tensorflow 2.13.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 24.0.4 23.06-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 4070 Ti |
Z790 （Z790-S01） |
Ubuntu 22.04.02 |
535.45.03 | CUDA 12.2 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、bandwithTest） |
○ |
| CUDA 12.2 cuDNN 8.9.3.28 Python3.10.6 Tensorflow 2.13.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 24.0.4 23.06-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 4070 |
Z790 （Z790-S01） |
Ubuntu 22.04.02 |
535.45.03 | CUDA 12.2 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、bandwithTest） |
○ |
| CUDA 12.2 cuDNN 8.9.3.28 Python3.10.6 Tensorflow 2.13.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 24.0.4 23.06-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 4060 Ti 8GB |
Z790 （Z790-S01） |
Ubuntu 22.04.02 |
535.45.03 | CUDA 12.2 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、bandwithTest） |
○ |
| CUDA 12.2 cuDNN 8.9.3.28 Python3.10.6 Tensorflow 2.13.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 24.0.4 23.06-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 4060 |
Z790 （Z790-S01） |
Ubuntu 22.04.02 |
535.45.03 | CUDA 12.2 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、bandwithTest） |
○ |
| CUDA 12.2 cuDNN 8.9.3.28 Python3.10.6 Tensorflow 2.13.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 24.0.4 23.06-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 3090 |
X299 （X299-A Ⅱ） Z490 （Z490M-S01） |
Ubuntu 18.04.3 |
455.23.04 | CUDA 10.1 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、nbody） |
○ |
| CUDA 10.1 cuDNN 8.0.3.33 Python3.6.9 Tensorflow 2.3.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.13 20.08-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 3080 |
X299 （X299-A Ⅱ） Z490 （Z490M-S01） |
Ubuntu 18.04.3 |
455.23.04 | CUDA 10.1 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、nbody） |
○ |
| CUDA 10.1 cuDNN 8.0.3.33 Python3.6.9 Tensorflow 2.3.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.13 20.08-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 3070 |
X299 （X299-A Ⅱ） Z490 （Z490M-S01） |
Ubuntu 18.04.3 |
455.32.00 | CUDA 10.1 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、nbody） |
○ |
| CUDA 10.1 cuDNN 7.6.5.32 Python3.6.9 Tensorflow 2.2.0 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.13 20.10-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 3060 Ti |
Z490 （Z490M-S01） |
Ubuntu 18.04.3 |
455.45.01 | CUDA 11.1 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、nbody） |
○ |
| CUDA 11.1 cuDNN 7.6.5.32 Python3.6.9 Tensorflow 2.1.2 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.14 20.11-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 2080 Ti |
X299 （X299-A Ⅱ） Z390 （Z390-S01） |
Ubuntu 18.04.3 |
440.33.01 | CUDA 10.1 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、nbody） |
○ |
| CUDA 10.1 cuDNN 7.6.5.32 Python3.6.9 Tensorflow 1.15 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.5 19.12-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 2080 Super |
X299 （X299-A Ⅱ） Z390 （Z390-S01） |
Ubuntu 18.04.3 |
440.33.01 | CUDA 10.1 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、nbody） |
○ |
| CUDA 10.1 cuDNN 7.6.5.32 Python3.6.9 Tensorflow 1.15 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.5 19.12-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 2080 |
X299 （X299-A Ⅱ） Z390 （Z390-S01） |
Ubuntu 18.04.3 |
440.33.01 | CUDA 10.1 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、nbody） |
○ |
| CUDA 10.1 cuDNN 7.6.5.32 Python3.6.9 Tensorflow 1.15 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.5 19.12-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| GeForce RTX 2070 Super |
X299 （X299-A Ⅱ） Z390 （Z390-S01） |
Ubuntu 18.04.3 |
440.33.01 | CUDA 10.1 | CUDAサンプルの実行 （deviceQuery、nbody） |
○ |
| CUDA 10.1 cuDNN 7.6.5.32 Python3.6.9 Tensorflow 1.15 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.5 19.12-tf2-py3 |
NVIDIA Container Toolkitを インストールしDocker上で mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Radeon VII | X299 （X299-A Ⅱ） |
Ubuntu 18.04.3 |
ROCm 3.0.6 3052.0 （HSA1.1,LC） |
ROCm 3.0.6 | ROCmの動作を確認する | ○ |
| ROCm 3.0.6 Python3.6.9 Tensorflow-ROCm 1.15 |
tensorflowを直接インストールし mnistサンプルを実行 |
○ | ||||
| Docker 19.03.6 rocm3.0-tf1.15-python3 |
ROCmコンテナーをインストールしDocker上でmnistサンプルを実行 | ○ |
iiyamaPCにおけるディープラーニング関連ソフトウェアのサポートについて
パソコン工房で販売中のiiyamaPCにおいてLinux OSはサポート対象外とさせて頂いておりますが、ディープラーニング用途でのご利用をご検討いただけるよう、iiyama PCにて採用しているパーツを使用し当社が独自に検証した動作確認情報を提供しております。
Linux OSの動作確認情報もご提供しておりますので併せてご確認下さい。
尚、弊社では「NGC (NVIDIA GPU Cloud)」の設定サービスが付属したAI開発専用パソコンシリーズ「DEEP∞」を販売しております。
業務導入までの時間を短縮したい、環境構築に不安があるお客様はこちらもご検討ください。
Deep Learning関連ソフトウェア動作確認情報をご利用頂くにあたっての注意事項
本ページの情報は当社のiiyamaPCに搭載されているマザーボードにGPUを装着し、記載するテスト項目でハードウェア的に動作した事を当社が独自に確認したレポートです。
深層学習環境（特にLinux環境下）においてはご紹介した組合せでも、その他のソフトウェアのインストール状況などによりソフトウェアが動作せず、その問題の特定も困難なケースも存在します。 従いまして、
- 本ページの情報は確実にソフトウェアが動作する事をお約束するものではありません。
- 本ページの情報につきまして個別のご質問にお答えする事はできません。
- 本情報に基づき、ソフトウェアを導入・利用されたことにより生ずる損害につきまして、 弊社では一切の責任を負わないものとします。
- 本情報は予告なしに変更する場合がございます。
予め上記の事項についてご了承頂きました上で本ページの情報をご活用ください。
