Поделиться через

Настройка пакетов gpu для Windows

  • Статья

В этом разделе описываются пакеты, которые необходимо настроить, чтобы CNTK использовать GPU NVIDIA.

Проверка совместимости GPU

Для использования CNTK возможностей GPU требуется графическая карта, совместимая с CUDA. Вы можете проверить, совместима ли ваша карта cUDA здесь и здесь (для более старых карт). Вычислительная способность карты GPU (CC) должна иметь значение 3.0 или более.

На следующих шагах мы установим средства разработки NVidia, необходимые для создания Microsoft Cognitive Toolkit, а также библиотек поддержки NVidia. В качестве последнего шага (после установки всех вышеупомянутых средств NVidia!) необходимо убедиться, что у вас установлен последний драйвер графической карты.

Убедитесь, что каталог C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI существует в системе.

  • Быстрая установка: если вы выполнили инструкцию выше и использовали те же пути, команда dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll будет выполнена успешно.

Последний драйвер карты GPU

Установите последний драйвер для карты GPU:

NVIDIA CUDA 9.0

Скачайте и установите набор средств NVIDIA CUDA 9.0:

Убедитесь, что для следующих переменных среды CUDA задан правильный путь (установщик NVIDIA Cuda создаст эти переменные). Предполагается, что используются пути установки по умолчанию:

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"
  • Быстрая установка: если вы выполнили инструкцию выше и использовали те же пути, команда dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll будет выполнена успешно.

cuDNN

Установите NVIDIA CUDA Deep Neural Network library также известный как cuDNN в версии NVIDIA: cuDNN версии 7.0 для CUDA 9.0 по этой ссылке. Эта версия подходит для Windows 8.1, Windows 10, а также для Windows Server 2012 R2 и более поздних версий.

  • Извлеките архив в папку на локальном диске, например в C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

  • Быстрая установка: если вы выполнили инструкцию выше и использовали те же пути, команда dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll будет выполнена успешно.

CUB

Важно!

Если вы устанавливаете CNTK для Python, этот шаг можно пропустить.

Важно!

Установите NVIDIA CUB с использованием точной версии, указанной ниже. Это необходимо, так как оно ожидается программой настройки сборки CNTK.

  • Скачайте NVIDIA CUB v.1.7.4 по этой ссылке для скачивания

  • Извлеките архив в папку на локальном диске (предполагается c:\local\cub-1.7.4).

  • Быстрая проверка установки. Если вы выполнили инструкцию выше и использовали те же пути, эта команда dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh будет выполнена успешно.