tensorflow支持40显卡

### 回答1：
TensorFlow支持使用多个GPU进行并行计算，这意味着它可以在同一台计算机上同时利用多个显卡进行计算任务。然而，对于具体支持的显卡数量并没有固定的限制。

TensorFlow可以通过使用多种方法来支持多个GPU的并行计算，其中包括数据并行和模型并行。在数据并行中，数据被分成多份，每个显卡处理其中一份数据，并在计算完成后将结果合并。在模型并行中，模型的不同部分分配给不同的GPU处理。

理论上，TensorFlow可以支持使用任意数量的显卡进行并行计算，只要计算机的硬件配置和操作系统允许。这意味着可以在一台计算机上使用40个显卡进行TensorFlow计算任务，但要确保计算机的硬件和驱动程序支持这么多显卡同时运行。

然而，实际应用中，使用更多显卡并不总是能带来更好的性能提升，因为在更多显卡之间进行数据和模型的传输将导致通信开销增加。因此，在选择使用多个显卡进行TensorFlow计算时，需要仔细评估和优化计算任务、硬件配置和数据传输等因素，以获得最佳的计算性能。

### 回答2：
TensorFlow并不支持40个显卡。目前，TensorFlow支持并行计算的能力取决于底层的硬件和驱动程序。一般来说，TensorFlow可以支持多个显卡的并行计算，但具体数量会受到一些限制。

首先，硬件方面，您的计算机需要有足够的PCIe插槽来安装相应数量的显卡。大多数台式计算机一般具有2-4个PCIe插槽，而服务器可能具有更多的插槽。

其次，驱动程序和操作系统也对并行计算的支持起着重要作用。您的显卡驱动程序以及操作系统应该具有相关的支持和优化，以便能够正确配置和管理多个显卡。

最后，TensorFlow本身的版本和配置也会影响对多个显卡的支持。较新的TensorFlow版本通常对多GPU并行计算提供了更好的支持。您可以使用TensorFlow的内置函数和工具来进行显卡的配置和管理，以增强并行计算的性能。

综上所述，虽然TensorFlow可以支持多个显卡的并行计算，但要支持40个显卡需要满足硬件、驱动程序和操作系统的要求，并且使用合适的TensorFlow版本和配置。