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Einrichten von GPU-spezifischen Paketen auf Windows

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In diesem Abschnitt werden die Pakete beschrieben, die Sie einrichten müssen, damit CNTK NVIDIA GPUs nutzen können.

Überprüfen der GPU-Kompatibilität

Sie benötigen eine CUDA-kompatible Grafikkarte, um CNTK GPU-Funktionen zu verwenden. Sie können überprüfen, ob Ihre Karte hier undhier (für ältere Karten) CUDA-kompatibel ist. Ihre GPU-Karte Compute-Funktion (CC) muss 3.0 oder mehr sein.

In den folgenden Schritten installieren wir die NVidia-Entwicklungstools, die zum Erstellen der Microsoft Cognitive Toolkit sowie für NVidia-Supportbibliotheken erforderlich sind. Als letzter Schritt (nachdem Sie alle oben genannten NVidia-Tools installiert haben!), sollten Sie überprüfen, ob der neueste Grafikkartentreiber installiert ist.

Stellen Sie sicher, dass das Verzeichnis C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI in Ihrem System vorhanden ist.

  • Schnellinstallationsprüfung: Wenn Sie die oben beschriebene Anweisung befolgt und dieselben Pfade verwendet haben, wird der Befehl dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll erfolgreich ausgeführt.

Neuester GPU-Kartentreiber

Installieren Sie den neuesten Treiber für Ihre GPU-Karte:

NVIDIA CUDA 9.0

Laden Sie das NVIDIA CUDA 9.0 Toolkit herunter und installieren Sie sie:

  • Herunterladen des erforderlichen Pakets auf dieser Downloadseite
  • Ausführen der Installationsprozedur

Stellen Sie sicher, dass die folgenden CUDA-Umgebungsvariablen auf den richtigen Pfad festgelegt sind (das NVIDIA Cuda-Installationsprogramm erstellt diese für Sie). Standardinstallationspfade werden angenommen:

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"
  • Schnellinstallationsprüfung: Wenn Sie die oben beschriebene Anweisung befolgt und dieselben Pfade verwendet haben, wird der Befehl dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll erfolgreich ausgeführt.

cuDNN

Installieren Sie NVIDIA CUDA Deep Neural Network library auch cuDNN in der Version NVIDIA: cuDNN v7.0 für CUDA 9.0 aus diesem Link. Diese Version eignet sich für Windows 8.1, Windows 10 sowie für Windows Server 2012 R2 und höher.

  • Extrahieren Sie das Archiv in einen Ordner auf Ihrem lokalen Datenträger, z. B. auf C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

  • Schnellinstallationsprüfung: Wenn Sie die oben beschriebene Anweisung befolgt und dieselben Pfade verwendet haben, wird der Befehl dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll erfolgreich ausgeführt.

CUB

Wichtig

Wenn Sie CNTK für Python installieren, können Sie diesen Schritt überspringen.

Wichtig

Installieren Sie NVIDIA CUB mithilfe der unten angegebenen genauen Version. Dies ist erforderlich, da es vom CNTK Buildkonfigurationsprogramm erwartet wird.

  • Herunterladen von NVIDIA CUB v.1.7.4 über diesen Downloadlink

  • Extrahieren Sie das Archiv in einen Ordner auf Ihrem lokalen Datenträger (wird davon ausgegangen c:\local\cub-1.7.4).

  • Schnellinstallationsprüfung. Wenn Sie die obige Anweisung befolgt und dieselben Pfade verwendet haben, wird dieser Befehl dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh erfolgreich ausgeführt.