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Configuración de paquetes específicos de GPU en Windows

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En esta sección se describen los paquetes que necesita configurar para que CNTK aprovechen las GPU de NVIDIA.

Comprobación de la compatibilidad con GPU

Necesita una tarjeta gráfica compatible con CUDA para usar CNTK funcionalidades de GPU. Puede comprobar si su tarjeta es compatible con CUDA aquí y aquí (para tarjetas anteriores). La capacidad de proceso de la tarjeta GPU (CC) debe ser 3.0 o más.

En los pasos siguientes, instalaremos las herramientas de desarrollo de NVidia necesarias para compilar el Microsoft Cognitive Toolkit, así como las bibliotecas de soporte técnico de NVidia. Como último paso (después de instalar todas las herramientas de NVidia anteriores), debe comprobar que tiene instalado el controlador de tarjeta gráfica más reciente.

Asegúrese de que el directorio C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI existe en el sistema.

  • Comprobación de instalación rápida: si ha seguido la instrucción anterior y ha usado las mismas rutas de acceso, el comando dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll se realizará correctamente.

Controlador de tarjeta GPU más reciente

Instale el controlador más reciente para la tarjeta gpu:

  • Seleccione la tarjeta y descargue el paquete de controladores desde esta ubicación de descarga.
  • Ejecución del procedimiento de instalación del controlador

NVIDIA CUDA 9.0

Descargue e instale el Toolkit NVIDIA CUDA 9.0:

Asegúrese de que las siguientes variables de entorno cuDA se establecen en la ruta de acceso correcta (el instalador de NVIDIA Cuda creará estas variables). Se asumen las rutas de instalación predeterminadas:

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"
  • Comprobación de instalación rápida: si ha seguido la instrucción anterior y ha usado las mismas rutas de acceso, el comando dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll se realizará correctamente.

cuDNN

Instale NVIDIA CUDA Deep Neural Network library también conocido como cuDNN en la versión NVIDIA: cuDNN v7.0 para CUDA 9.0 desde este vínculo. Esta versión es adecuada para Windows 8.1, Windows 10, así como Windows Server 2012 R2 y versiones posteriores.

  • Extraiga el archivo en una carpeta del disco local, por ejemplo, en . C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

  • Comprobación de instalación rápida: si ha seguido la instrucción anterior y ha usado las mismas rutas de acceso, el comando dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll se realizará correctamente.

CUB

Importante

Si va a instalar CNTK para Python, puede omitir este paso.

Importante

Instale NVIDIA CUB con la versión exacta especificada a continuación. Esto es necesario porque el programa de configuración de compilación CNTK espera.

  • Descargue NVIDIA CUB v.1.7.4 desde este vínculo de descarga.

  • Extraiga el archivo en una carpeta del disco local (se supone c:\local\cub-1.7.4que ).

  • Comprobación rápida de la instalación. Si ha seguido la instrucción anterior y ha usado las mismas rutas de acceso, este comando dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh se realizará correctamente.