Share via

Konfigurowanie pakietów specyficznych dla procesora GPU na Windows

  • Artykuł

W tej sekcji opisano pakiety, które należy skonfigurować, aby CNTK korzystać z procesorów GPU firmy NVIDIA.

Sprawdzanie zgodności procesora GPU

Do korzystania z funkcji procesora GPU CNTK potrzebna jest karta graficzna zgodna z cudA. Możesz sprawdzić, czy karta jest zgodna z cudA tutaj i tutaj (dla starszych kart). Funkcja obliczeniowa karty GPU (CC) musi być 3.0 lub większa.

W poniższych krokach zainstalujemy narzędzia programistyczne NVidia wymagane do skompilowania Microsoft Cognitive Toolkit oraz bibliotek obsługi NVidia. Ostatni krok (po zainstalowaniu wszystkich wyżej wymienionych narzędzi NVidia!) należy sprawdzić, czy zainstalowano najnowszy sterownik karty graficznej.

Upewnij się, że katalog C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI istnieje w systemie.

  • Szybki test instalacji: jeśli powyższe instrukcje zostały wykonane i użyto tych samych ścieżek, polecenie dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll zakończy się pomyślnie.

Najnowszy sterownik karty procesora GPU

Zainstaluj najnowszy sterownik dla karty procesora GPU:

NVIDIA CUDA 9.0

Pobierz i zainstaluj zestaw narzędzi NVIDIA CUDA 9.0 Toolkit:

Upewnij się, że następujące zmienne środowiskowe CUDA są ustawione na poprawną ścieżkę (instalator NVIDIA Cuda utworzy je dla Ciebie). Zakłada się, że domyślne ścieżki instalacji:

CUDA_PATH="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"
CUDA_PATH_V9_0="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"
  • Szybki test instalacji: jeśli powyższe instrukcje zostały wykonane i użyto tych samych ścieżek, polecenie dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll zakończy się pomyślnie.

cuDNN

Zainstaluj NVIDIA CUDA Deep Neural Network library również nazwę cuDNN w wersji NVIDIA: cuDNN v7.0 dla CUDA 9.0 z tego linku. Ta wersja jest odpowiednia dla Windows 8.1, Windows 10, a także Windows Server 2012 R2 i nowszych.

  • Wyodrębnij archiwum do folderu na dysku lokalnym, np. C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

  • Szybki test instalacji: jeśli powyższe instrukcje zostały wykonane i użyto tych samych ścieżek, polecenie dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll zakończy się pomyślnie.

CUB

Ważne

Jeśli instalujesz CNTK dla języka Python, możesz pominąć ten krok.

Ważne

Zainstaluj firmę NVIDIA CUB przy użyciu dokładnej wersji określonej poniżej. Jest to konieczne, ponieważ jest to oczekiwane przez program konfiguracji kompilacji CNTK.

  • Pobierz program NVIDIA CUB v.1.7.4 z tego linku pobierania

  • Wyodrębnij archiwum do folderu na dysku lokalnym (przyjęto założenie, że c:\local\cub-1.7.4).

  • Szybka kontrola instalacji. Jeśli powyższe instrukcje zostały wykonane i użyto tych samych ścieżek, to polecenie dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh powiedzie się.