解决Win10下Tensorflow-GPU冲突：MX250+Cuda9.0+Cudnn安装教程

本文档详细探讨了在Windows 10环境下安装和使用TensorFlow GPU 1.8.0与Python 3.6的实践过程，针对的是带有MX250显卡、CUDA 9.0以及CUDNN的系统。文章着重讨论了一个关键问题——结构冲突，它发生在微处理器的流水线操作中，即不同阶段同时访问同一硬件资源时可能导致性能下降。 结构冲突是微处理器系统原理中的一个重要概念，特别是在多任务处理和高性能计算中。为了减少这些冲突，文档列举了三种策略： 1. **硬件调整**： - **增加资源复用**：通过在设计中引入额外的独立资源，如将单一存储器分解为数据存储器和指令存储器，以降低对共享资源的依赖。 - **优化资源设计**：例如，采用多端口寄存器堆设计，使得译码和回写阶段能够同时访问，而非互相阻塞。 2. **时间分享**： - **流水线暂停与轮流使用**：通过智能调度，让部分流水线阶段在访问共享资源时暂停，确保资源在其他阶段可用，从而减少冲突。 此外，文档还提及了与嵌入式系统相关的概念，包括现代信息科学的六大组成部分——信息生成、获取、存储、传输、处理和应用，以及IT行业的四大定律，如Moore定律、Bell定律、Gilder定律和Metcalfe定律，这些定律描述了半导体技术、价格趋势和网络带宽的增长规律。 嵌入式系统在21世纪的应用广泛，从模块级和板级嵌入，到芯片级和IP级的解决方案，如单芯片系统（SOC）技术，它集成了电路设计、晶圆工艺和系统软件于一体。这些技术的发展使得计算机更加小巧且功能强大，符合"无所不在的计算机"或普适计算的理念，即计算机不再局限于特定设备，而是渗透到生活的各个角落。 最后，文档强调了嵌入式系统在工业控制、仪器仪表等领域的重要地位，并提到了嵌入式系统如何通过SoC技术实现高效整合，涉及的硬件技术如A/D转换器、数字射频处理器、混合信号处理器等，展示了系统级芯片技术的复杂性和挑战。整体来看，本文档是一篇深入浅出的教程，帮助读者理解并解决在Windows 10平台上的TensorFlow GPU安装和使用过程中可能遇到的结构冲突问题，同时介绍了嵌入式系统的前沿技术和应用趋势。