我想知道在python2.7中安装Numba是否会干扰在Ubuntu 16.04上安装(并正常工作(的tensorflow-gpu？我想使用 numba 对向量和矩阵(例如向量化(进行 GPU 加速计算，然后在 tensorflow 深度学习模型中使用这些计算矩阵。
正如
@Robert Crovella在评论中正确提到的，Tensorflow将在您创建会话时尝试分配最大内存量。如有必要，您可以避免这种情况发生：
如何防止张量流分配 GPU 内存的整体？
一般来说，在同一GPU上运行多个进程是完全可以的。主要问题只是内存分配。如果 Numba 预先分配了它所需的内存，您将没有问题(免责声明我不太了解 Numba(。如果 Numba 需要在分配张量流会话后分配内存，则需要遵循上面的链接以避免内存分配问题。
我相当确定您不会在系统之间遇到任何类型的 CUDA 驱动程序冲突。至少我从未听说过这是一个问题，并且从 v0.12 开始，我一直在使用 tensorflow。