Tesla M40 GPU确实支持Python调用CUDA

根据搜索结果，Tesla M40 GPU确实支持Python调用CUDA。以下是一些关键信息的总结：

1.CUDA核心：Tesla M40拥有3072个CUDA核心，这是执行CUDA程序的基本单元
2.单精度性能：Tesla M40提供了高达7 Teraflops的单精度性能，这使得它非常适合进行深度学习训练等需要大量并行计算的任务
3.内存与带宽：Tesla M40配备了24GB的GDDR5内存和288GB/s的内存带宽，这对于训练大型深度学习模型非常重要
4.计算API支持：Tesla M40支持CUDA、DirectCompute、OpenCL和OpenACC等多种计算API，这为开发者提供了灵活性，可以使用不同的编程模型来利用GPU的计算能力
5.与Python的集成：在实际应用中，Tesla M40可以与Python深度学习框架如PyTorch集成，通过安装对应版本的CUDA和cuDNN库，可以在Python中调用CUDA来加速深度学习模型的训练和推理
6.驱动和CUDA安装：为了在Python中使用Tesla M40进行CUDA编程，需要安装NVIDIA Tesla Graphics Driver和对应版本的CUDA Toolkit。例如，有用户分享了安装NVIDIA Tesla Graphics Driver 426.23 for Windows 10 64-bit和CUDA 10.1版本的经验
7.性能测试：Tesla M40在各种基准测试中表现出良好的性能，包括游戏和基准性能测试

综上所述，Tesla M40 GPU完全支持在Python中调用CUDA，
并且已经被广泛用于深度学习和其他需要高性能计算的应用中。
开发者可以通过安装适当的驱动和CUDA Toolkit来在Python环境中利用Tesla M40的计算能力。

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