TensorFlow-GPU と GPU-TensorFlow

Question

非常に迷っております。

TensorFlowの本家のLIB: TensorFlow-GPU(for CUDA) と
CUDA GPU の本家のLIB: GPU-TensorFlow とは
どんな関係でしょうか。

理想的として、
TensorFlow-GPUは GPU-TensorFlowを利用して実装されたと思いますが、
どうでしょうか。

それから、どっちを優先的に利用すれば良いのでしょうか。

ぜひご教授お願いします。

##NVIDIA：
<<NVIDIA TensorRT>>

<<TensorRT Integration Speeds Up TensorFlow >>

<<DEEP LEARNING SDK DOCUMENTATION /TensorRT Developer Guide>>

##NOTE：
NN実行のスピードを重視したい場合、TensorRTを利用すべき。
【v1.7からAPI経由でtensorflow-gpuからTensorRTが利用できる】

Answer 1

https://devblogs.nvidia.com/tensorrt-integration-speeds-tensorflow-inference/

普通はtensorflow-gpuでしょうね。
tensorflow-gpuはTensorRTなしでも走ります。
v1.7からの対応です。
API経由でtensorflow-gpuからTensorRTが利用できるとも書いてあります。

tensorflowの開発に携わりたい人がTensorRTを使うべきでしょう。
tensorflowで開発する人が下のレイヤーを気にしなくてもよいようにtensorflowに透過性があるべきです。
保証はできませんが。

世界最先端のニューラルネットワークで最速であることを売りにするのなら諦めてTensorRTを使うしかありません。