一、CUDNN介绍
CUDNN(CUDA Deep Neural Network)是NVIDIA针对深度神经网络(DNN)的加速库。可以通过CUDNN对神经网络进行优化加速,提高计算性能,同时实现高效的神经网络训练和推理。
与纯CPU性能相比,CUDNN加速可以提高数十倍的计算性能,让深度神经网络的训练更高效。
二、CUDNN特点
CUDNN主要具有以下特点:
1、高效性:CUDNN针对深度学习特别优化,能够快速处理卷积等操作。
2、易于使用:CUDNN提供了一系列高层次的API,使得深度学习的实现更加简单。
3、可定制性:CUDNN提供了底层的API,可以灵活的定制深度学习模型。
三、CUDNN的使用
1、CUDNN的安装
CUDNN的安装非常简单,只需要在NVIDIA的官网下载对应版本的CUDNN库,解压后把文件复制到CUDA的安装目录下即可。例如,如果你的CUDA安装在/opt/cuda目录下,CUDNN的文件可以解压到/opt/cuda/lib64和/opt/cuda/include目录下。
2、CUDNN的使用示例
void conv_gpu(){ cudnnHandle_t cudnn; cudnnCreate(&cudnn); cudnnTensorDescriptor_t input_desc,output_desc; cudnnFilterDescriptor_t filter_desc; cudnnConvolutionDescriptor_t conv_desc; cudnnCreateTensorDescriptor(&input_desc); cudnnCreateTensorDescriptor(&output_desc); cudnnCreateFilterDescriptor(&filter_desc); cudnnCreateConvolutionDescriptor(&conv_desc); int input_dims[4] = {1,3,224,224}; int output_dims[4] = {1,64,112,112}; int filter_dims[4] = {64,3,3,3}; cudnnSetTensor4dDescriptor(input_desc,cudnnTensorFormat_t::CUDNN_TENSOR_NCHW,CUDNN_DATA_FLOAT,input_dims[0],input_dims[1],input_dims[2],input_dims[3]); cudnnSetFilter4dDescriptor(filter_desc,CUDNN_DATA_FLOAT,filter_dims[0],filter_dims[1],filter_dims[2],filter_dims[3]); cudnnSetConvolution2dDescriptor(conv_desc,1,1,1,1,1,1,CUDNN_CROSS_CORRELATION,CUDNN_DATA_FLOAT); int out_dims[4],out_strides[4]; cudnnGetConvolution2dForwardOutputDim(conv_desc,input_desc,filter_desc,&out_dims[0],&out_dims[1],&out_dims[2],&out_dims[3]); out_strides[0] = out_dims[1] * out_dims[2] * out_dims[3]; out_strides[1] = out_dims[2] * out_dims[3]; out_strides[2] = out_dims[3]; out_strides[3] = 1; float *input_data = … ; float *filter_data = … ; float *output_data = … ; cudaMalloc(&input_gpu,sizeof(float) * input_dims[0] * input_dims[1] * input_dims[2] * input_dims[3]); cudaMalloc(&filter_gpu,sizeof(float) * filter_dims[0] * filter_dims[1] * filter_dims[2] * filter_dims[3]); cudaMalloc(&output_gpu,sizeof(float) * output_dims[0] * output_dims[1] * output_dims[2] * output_dims[3]); cudaMemcpy(input_gpu,input_data,sizeof(float) * input_dims[0] * input_dims[1] * input_dims[2] * input_dims[3],cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(filter_gpu,filter_data,sizeof(float) * filter_dims[0] * filter_dims[1] * filter_dims[2] * filter_dims[3],cudaMemcpyHostToDevice); cudnnConvolutionForward(cudnn,filter_desc,filter_gpu,input_desc,input_gpu,conv_desc,CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_GEMM,output_data,CUDNN_DATA_FLOAT); cudaMemcpy(output_data,output_gpu,sizeof(float) * output_dims[0] * output_dims[1] * output_dims[2] * output_dims[3],cudaMemcpyDeviceToHost); cudaFree(input_gpu); cudaFree(filter_gpu); cudaFree(output_gpu); cudnnDestroyTensorDescriptor(input_desc); cudnnDestroyTensorDescriptor(output_desc); cudnnDestroyFilterDescriptor(filter_desc); cudnnDestroyConvolutionDescriptor(conv_desc); cudnnDestroy(cudnn); }
上面是一个使用CUDNN进行卷积运算的示例代码。首先创建CUDNN句柄,然后创建卷积的描述符和张量的描述符。接着,代码对输入张量、输出张量和卷积核进行了初始化,并在GPU上分配了内存。最后,利用CUDNN进行卷积运算,将结果从GPU拷贝到CPU上。
四、CUDNN常见问题
1、CUDNN版本问题
不同版本的CUDNN和CUDA有不同的兼容性,需要慎重选择。
2、CUDNN卷积算法问题
CUDNN提供了很多的卷积算法,不同算法有不同的性能表现。需要根据数据大小和计算能力选择合适的算法。
3、CUDNN内存问题
使用CUDNN时需要注意内存的管理。由于GPU内存有限,需要合理地分配内存并及时释放内存。