====== Aktualizace ovladačů pro AI akceleraci ======

Správná konfigurace ovladačů je kritická pro funkci knihoven jako **PyTorch**, **TensorFlow** nebo pro běh nástrojů jako **Ollama** a **LM Studio**.

===== 1. NVIDIA (CUDA platforma) =====

Pro AI úlohy na kartách NVIDIA doporučujeme používat oficiální **NVIDIA App** (nástupce GeForce Experience), která umožňuje přepínat mezi herními a pracovními ovladači.

==== Typy ovladačů ====
  * **Game Ready Driver:** Nejnovější funkce, optimalizace pro hry.
  * **NVIDIA Studio Driver:** Vyšší stabilita, testováno pro kreativní aplikace a AI workflow (doporučeno pro pracovní stanice).

==== Postup aktualizace ====
  1. Otevřete **NVIDIA App**.
  2. V levém menu zvolte **Ovladače**.
  3. Klikněte na tři tečky vedle tlačítka stahování a zvolte **Studio Driver**.
  4. Po instalaci ověřte verzi v terminálu příkazem:
<code>nvidia-smi</code>



===== 2. AMD (ROCm platforma) =====

V roce 2026 je podpora AMD karet (řady Radeon RX 7000 a novější) v AI velmi silná díky platformě **ROCm**, která je nyní dostupná i pro Windows.

==== Instalace na Windows ====
  1. Stáhněte **AMD Software: Adrenalin Edition**.
  2. Při instalaci zvolte možnost **Full Install**.
  3. Pro vývojáře: Stáhněte samostatný balíček **ROCm for Windows** z webu AMD.

==== Instalace na Linux (Ubuntu) ====
Použijte oficiální skript ''amdgpu-install'' s příznakem pro AI:
<code>
sudo amdgpu-install --usecase=rocm,graphics
</code>

===== 3. Knihovny a SDK (CUDA Toolkit) =====

Samotný ovladač často nestačí, pokud vyvíjíte vlastní aplikace nebo instalujete modely přes Python (pip). 

  * **CUDA Toolkit:** V roce 2026 je standardem verze **13.x**. Pokud používáte Docker, doporučujeme image přímo od NVIDIA (NGC Catalog).
  * **Zkontrolujte kompatibilitu:** Vždy se ujistěte, že vaše verze ovladače podporuje verzi CUDA, kterou vyžaduje váš AI software.

^ Komponenta ^ Jak ověřit verzi ^
| **Ovladač (Driver)** | ''nvidia-smi'' |
| **CUDA Toolkit** | ''nvcc --version'' |
| **PyTorch (Python)** | ''python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"'' |

> **Poznámka pro Apple Silicon (M1/M2/M3):** Uživatelé Maců ovladače neřeší ručně – jsou součástí aktualizací macOS. AI výkon je zde vázán na rozhraní **Metal (MPS)**.

---
**Související na ITWIKI:**
  * [[it:hostovani_modelu|Lokální hostování modelů]]
  * [[it:docker_gpu|Nastavení GPU v Dockeru]]

---
**Správce sekce:** @Hardware_Support
**Poslední revize:** Leden 2026