基于CUDA的Theano GPU加速环境配置 GPU没有反应.求解答

Posted 2023-04-21

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于CUDA的Theano GPU加速环境配置 GPU没有反应.求解答相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 在PC的DIY时代，我们总是首先会问你的CPU是什么。即使不需要DIY的笔记本，我们也总是在了解完品牌之后，第一个需要了解的就是CPU。有时候甚至是先了解CPU。在将来的某一天，我们是否会问“你的GPU是什么？” 前两天我写了博客，题为《英特尔不能暴力到这个地步》。英特尔和微软联手制造的这个丑闻中，凸显了英特尔在事件上表现出来的在显示方面的弱势，它的915芯片组无法满足vista的硬件需求。不管是从我们应用的任何一个角度（包括操作系统、3D应用、游戏、视频等等），PC的视觉应用都将成为主流，并且这是一个必然趋势。这些所有的视觉应用，都取决于你的显卡。其中，GPU就是显示卡的“心脏”。 GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。GPU决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和ATI两家公司的图形处理芯片。之前用户在进行PC DIY的时候，CPU是首要考虑要素。但目前的情况是，升级CPU在提升整机性能方面收获越来越小，CPU已经不是制约PC性能的关键；用户对游戏、高清视频使用的越来越多，对GPU（图形处理器）的要求越来越高，用户越来越多的关注显卡在整机中的配置。相关数据表明，相比集成显卡，独立显卡的增长速度表现明显。那么，GPU会取代CPU，成为主导PC未来的核心动力吗？ GPU诞生于1999年。当时，NVIDIA发布了首款GeForce系列GPU，开创了图形芯片的一个新时代。在此之前，计算机的核心处理器体系结构一直受控于英特尔。按照英特尔的规划，计算机的所有功能都应被集成到一个平台上，由主司计算的CPU来完成所有数据处理工作。GPU的出现打乱了英特尔的构想，这相当于为PC额外设置了一个除了CPU之外、专司图像数据处理的“大脑”。 GPU和CPU的所有恩恩怨怨，其实都是3D惹的祸。如果说当年的3D软加速是CPU干了GPU的活儿，那物理加速卡的出现就是GPU抢了CPU的饭碗。GPU可以有效地执行多种运算，从线性代数和信号处理到数值仿真。访问GPU计算功能的便利性也使得GPU的演变将继续下去，不仅仅作为绘制引擎，而是会成为个人电脑的主要计算引擎。面对3D等迅猛发展趋势，英特尔之类的集成显卡的主要厂商，在面对新应用、新需求时能力不足、反应更不足。比如这一次的915事件，索然英特尔收购了原ATI的部分人员，但没有技术积淀，还是爆出了丑闻。英特尔要开发GPU也不是秘密，并且代号已经确认为Larabee，预计在今年后半年推出。但是这个Larabee，实际上还是基于CPU的计算模式，CPU是串行计算，GPU是并行计算，所以也很难让人有多少期待。相比较而言，NVIDIA之类的全球视觉计算的行业领袖们，却要嗅觉灵敏的多，其专业性也被充分看好。 GPU和CPU之间的恩恩怨怨，验证了《三国演义》开篇的那句话，“天下大势，分久必合，合久必分”。从长远看，分工协作应该是大趋势。从以往的历史看，CPU显然无法取代GPU，有专家认为晶体管数量更为庞大的GPU有一天可能兼有CPU的功能，刘兴亮认为可能性也不大。只不过将来的某一天，GPU可能会代替CPU，成为主导PC未来的核心动力。

Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速(改)

基本环境

建议严格按照版本来
- Windows 10
- Visual Studio 2013
- Matlab R2016b
- Anaconda
- CUDA 8.0.44
- cuDNN v4

1. 安装CUDA 8.0

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安装完后，程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量：

2. 下载cuDNN

下载前需要在Developer网上注册一个号，简单填一填基本材料即可。
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下完就是一个压缩包，也没办法安装的，压缩包里面有三个文件，分别是bin，include，lib，把它们解压，得到一个叫cuda的文件夹。

3. 从Microsoft的Github中下载Caffe的源码

注意了，一般来讲Windows配置Caffe是比较困难的，原因就在于caffe包不能去正常的官网下载，这个微软caffe真是给我们省了不少的麻烦，所以，强调一下，去这个链接下载Caffe源码的压缩包！
https://github.com/Microsoft/caffe
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下载完后，解压文件，得到一个叫caffe-master的文件夹。

4. 安装Caffe

4.1 打开caffe-master文件夹，然后看到一个windows文件夹，然后继续打开windows文件夹，看到里面一个CommonSettings.props.example文件，复制出来一份，并改名字为CommonSettings.props。

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4.2 用Visual Studio 2013打开windows文件夹下的Caffe.sln，检查解决方案中的项目，重点看libcaffe和test_all是否成功地被导入。

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如果这两个没有成功导入，原因是Visual Studio 2013的安装路径中缺少CUDA 8.0.props(或者是你的版本号在CommonSettings.props写错了)，我的是这个路径
C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations
其实CUDA 8.0.props就在cuda的安装目录下，我的路径是
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
只要拷贝到
C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations
就行，那么libcaffe和testall就都没问题了！（以上解决方法属于引用，博主实际是导入了这两个项的。）

4.3 设置libcaffe为启动项目

方法是右键libcaffe，选择设为启动项目。
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4.4 打开解决方案中的CommenSetting.probs，在CuDnnPath那里把存放解压的cudnn出来的文件夹cuda的目录路径放到其中去。(比如我这里是装在F:\Windows+Caffe下面)

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也就是说从cudnn-7.5-windows7-x64-v5.1-rc.zip解压出cuda文件夹，假设位置在F:\Windows+Caffe下，那么CuDnnPath设置为F:\Windows+Caffe。这是因为程序中会自动给你加上cuda，例如(CuDnnPath)\cuda\lib\x64;$(LibraryPath)。因此你需要做的就只是指定它的上级目录。