cudnn和cuda的关系_安装CUDA和cuDNN

GPU和CPU区别

1，CPU主要用于处理通用逻辑，以及各种中断事物

2，GPU主要用于计算密集型程序，可并行运作；

NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面

深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就有用武之地啦！

使用 GPU 的计算前需要做些准备，下面以 window 7 x64 系统为例子

一，检查显卡类型和计算能力

1，查看笔记本显卡型号，以及计算能力

下载个 GPU 查看器， https://www.techpowerup.com/download/gpu-z/

我笔记本显卡型号：NVIDIA GeForce 940M

NVIDIA GeForce 940M Compute Capability 是 5.0

GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher. See NVIDIA documentation for a list of supported GPU cards.

要是计算能力不支持，运行 tensorflow 会报错

Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 630M, pci bus id: 0000:01:00.0) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.

二，安装显卡驱动, CUDA ,cuDNN

1，安装显卡驱动

显卡一般都安装好了，但可能会出现显卡驱动版本跟 CUDA 不对应的问题

自己去 NVIDIA 官网下载驱动http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，或者使用驱动精灵

2，安装 CUDA

CUDA的主要作用是链接 GPU 和 应用程序，方便用户通过 CUDA 的 API 调度 GPU 进行计算

安装 cuda 的时候，会询问是否安装显卡驱动，说明 cuda 安装程序里包含了的显卡驱动；

建议先不要安装 cuda 里的显卡驱动，待安装完 cuda 后，执行例子程序，如果报错再检查显卡驱动是否正确，避免覆盖原来的显卡驱动

安装完后执行 nvcc -V 检查

C:\Users\yunhuichen>nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation

Built on Mon_Jan__9_17:32:33_CST_2017

Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.60

运行例子

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\demo_suite>device

Query.exe

deviceQuery.exe Starting...

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce 940M"

CUDA Driver Version / Runtime Version 9.0 / 8.0

CUDA Capability Major/Minor version number: 5.0

Total amount of global memory: 1024 MBytes (1073741824 bytes)

( 3) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 384 CUDA Cores

GPU Max Clock rate: 980 MHz (0.98 GHz)

Memory Clock rate: 1001 Mhz

Memory Bus Width: 64-bit

L2 Cache Size: 1048576 bytes

Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536),

3D=(4096, 4096, 4096)

Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers

Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers

Total amount of constant memory: 65536 bytes

Total amount of shared memory per block: 49152 bytes

Total number of registers available per block: 65536

Warp size: 32

Maximum number of threads per multiprocessor: 2048

Maximum number of threads per block: 1024

Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)

Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)

Maximum memory pitch: 2147483647 bytes

Texture alignment: 512 bytes

Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)

Run time limit on kernels: Yes

Integrated GPU sharing Host Memory: No

Support host page-locked memory mapping: Yes

Alignment requirement for Surfaces: Yes

Device has ECC support: Disabled

CUDA Device Driver Mode (TCC or WDDM): WDDM (Windows Display Driver Mo

del)

Device supports Unified Addressing (UVA): Yes

Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 4 / 0

Compute Mode:

< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simu ltaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 9.0, CUDA Runtime Versi

on = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce 940M

Result = PASS

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\demo_suite>

至此已经安装 cuda 成功

当然此过程可能会遇到以下问题

NVIDIA Geforce GTX 940M 设备是不可移动的,无法弹出或拔出

这是因为显卡驱动和CUDA版本不对应，可试下安装CUDA里的显卡驱动

3，安装 cuDNN

cuDNN 是一个为了优化深度学习计算的类库，它能将模型训练的计算优化之后，再通过 CUDA 调用 GPU 进行运算

当然你也可直接使用 GUDA，而不通过 cuDNN ，但运算效率会低好多

选择跟CUDA 8.0 对应的版本 cuDNN  6.1

其实就几个 lib 文件，解压出来把安装路径添加到 PATH 中；你也可以把所有 lib 文件复制到 CUDA 对应目录下