Распределенный тензор потока: узел без графического процессора

Question

У нас запущен распределенный Tensorflow. Мы разгружаем задачи с узла 1 на узел 2.

Проблема в том, что мы имеем дело с графическими процессорами. Node2 содержит графические процессоры Volta и программный стек Nvidia. Node1 не имеет графических процессоров и программного стека Nvidia. Node1 выдает ошибку при разгрузке задачи GPU на Node2. Как нам обойти эту проблему? Любой совет приветствуется.

Вот пример кода и вывод:

На узле 1 (без NVIDIA Cuda / GPU):

an=5
bn=15
import tensorflow as tf
import struct
cluster = tf.train.ClusterSpec({"worker": 
["node1.hostname.com:2244","node2.hostname.com:2266"]})
server = tf.train.Server(cluster, job_name="worker",task_index=1)
with tf.device("/job:worker/replica:0/task:0/device:GPU:0"):
        a = tf.constant(an,name="a")
        b = tf.constant(bn,name="b")
        c = tf.add(a,b,name="c")
with tf.Session(server.target, config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
        out=sess.run(c)
        out=struct.unpack('<i',out)
        print(out[0])

На узле 2 (где находится NVIDIA GPU / GPU):

import tensorflow as tf
cluster = tf.train.ClusterSpec({"worker": 
["node1.hostname.com:2244","node2.hostname.com:2266"]})
server = tf.train.Server(cluster,job_name="worker",task_index=0)
import time
while True:
    time.sleep(5)

И ошибка следующая:

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign 
a device for operation c: Could not satisfy explicit device specification 
'/job:worker/replica:0/task:0/device:GPU:0' because no supported kernel for 
GPU devices is available.

Основываясь на архитектуре Tensorfow , кажется, что ядро ​​на узле 1 (нет доступных NVIDIA Cuda / GPU) должно поддерживать NVIDIA Cuda при сборке. Мы хотели бы знать, есть ли альтернатива, которая не требует Cuda при разгрузке вычислений с узла без графического процессора1 на графический процессор на узле 2.