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在 Windows 上设置特定于 GPU 的包

  • 项目

本部分概述了需要设置的包，以便CNTK利用 NVIDIA GPU。

检查 GPU 兼容性

需要使用与 CUDA 兼容的图形卡才能使用 CNTK GPU 功能。 可以在 此处和此处 检查卡是否与 CUDA 兼容 ， (旧卡) 。 GPU 卡 计算功能 (CC) 必须为 3.0 或更高版本。

在以下步骤中，我们将安装生成Microsoft Cognitive Toolkit以及 NVidia 支持库所需的 NVidia 开发工具。 在安装上述所有 NVidia 工具！) 后，最后一步 (，应检查是否已安装最新的图形卡驱动程序。

确保系统中存在该目录 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 。

  • 快速安装检查：如果遵循上述说明并使用相同的路径，该命令 dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll 将成功。

最新的 GPU 卡驱动程序

安装 GPU 卡的最新驱动程序：

  • 选择卡片并从此下载位置下载驱动程序包
  • 运行驱动程序安装过程

NVIDIA CUDA 9.0

下载并安装 NVIDIA CUDA 9.0 Toolkit：

请确保将以下 CUDA 环境变量设置为正确的路径， (NVIDIA Cuda 安装程序会为你) 创建这些变量。 假定默认安装路径：

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"
  • 快速安装检查：如果遵循上述说明并使用相同的路径，该命令 dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll 将成功。

cuDNN

NVIDIA CUDA Deep Neural Network library在此链接中安装也称为 cuDNN 版本 NVIDIA：cuDNN v7.0 for CUDA 9.0。 此版本适用于 Windows 8.1、Windows 10 以及 Windows Server 2012 R2 及更高版本。

  • 将存档解压缩到本地磁盘上的文件夹，例如，将存档解压缩到本地磁盘上的文件夹 C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

  • 快速安装检查：如果遵循上述说明并使用相同的路径，该命令 dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll 将成功。

CUB

重要

如果要为 Python 安装CNTK，则可以跳过此步骤。

重要

使用下面指定的确切版本安装 NVIDIA CUB。 这是必要的，因为它需要CNTK生成配置程序。

  • 从此下载链接下载 NVIDIA CUB v.1.7.4

  • (假设 c:\local\cub-1.7.4) ，将存档解压缩到本地磁盘上的文件夹。

  • 快速安装检查。 如果遵循上述说明并使用相同的路径，此命令 dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh 将成功。