组织网站建设应该注意什么,手机网站域名m打头,seo技术博客,wordpress用户怎么发布文章文章目录 CUDNN详解一、引言二、cuDNN的基本使用1、初始化cuDNN句柄2、创建和设置描述符 三、执行卷积操作1、设置卷积参数2、选择卷积算法3、执行卷积 四、使用示例五、总结 CUDNN详解 一、引言
cuDNN#xff08;CUDA Deep Neural Network library#xff09;是NVIDIA为深度… 文章目录 CUDNN详解一、引言二、cuDNN的基本使用1、初始化cuDNN句柄2、创建和设置描述符 三、执行卷积操作1、设置卷积参数2、选择卷积算法3、执行卷积 四、使用示例五、总结 CUDNN详解 一、引言
cuDNNCUDA Deep Neural Network library是NVIDIA为深度神经网络开发的GPU加速库。它提供了高效实现深度学习算法所需的基本构建块如卷积、池化、激活函数等。cuDNN通过优化这些操作显著提高了深度学习模型的训练和推理速度是深度学习框架如TensorFlow、PyTorch在GPU上高效运行的关键组件。
二、cuDNN的基本使用
1、初始化cuDNN句柄
在使用cuDNN之前需要创建一个cuDNN句柄该句柄用于管理cuDNN的上下文。例如
cudnnHandle_t cudnn;
checkCUDNN(cudnnCreate(cudnn));这里使用了checkCUDNN宏来检查cuDNN函数调用的返回值确保操作成功。
2、创建和设置描述符
cuDNN使用描述符Descriptor来描述张量Tensor、卷积核Filter和卷积操作Convolution等。例如创建一个输入张量描述符并设置其属性
cudnnTensorDescriptor_t input_descriptor;
checkCUDNN(cudnnCreateTensorDescriptor(input_descriptor));
checkCUDNN(cudnnSetTensor4dDescriptor(input_descriptor,CUDNN_TENSOR_NCHW,CUDNN_DATA_FLOAT,batch_size, channels, height, width));这里设置了输入张量的格式NCHW、数据类型float和维度批量大小、通道数、高度、宽度。
三、执行卷积操作
1、设置卷积参数
在执行卷积操作之前需要设置卷积核描述符和卷积描述符。例如
cudnnFilterDescriptor_t kernel_descriptor;
checkCUDNN(cudnnCreateFilterDescriptor(kernel_descriptor));
checkCUDNN(cudnnSetFilter4dDescriptor(kernel_descriptor,CUDNN_DATA_FLOAT,CUDNN_TENSOR_NCHW,output_channels, input_channels, kernel_height, kernel_width));cudnnConvolutionDescriptor_t convolution_descriptor;
checkCUDNN(cudnnCreateConvolutionDescriptor(convolution_descriptor));
checkCUDNN(cudnnSetConvolution2dDescriptor(convolution_descriptor,padding_height, padding_width,vertical_stride, horizontal_stride,dilation_height, dilation_width,CUDNN_CROSS_CORRELATION,CUDNN_DATA_FLOAT));这里设置了卷积核的大小、输入和输出通道数、步长、填充等参数。
2、选择卷积算法
cuDNN提供了多种卷积算法可以选择最适合当前硬件和数据的算法。例如
int algo_count;
checkCUDNN(cudnnGetConvolutionForwardAlgorithmMaxCount(cudnn, algo_count));
cudnnConvolutionFwdAlgo_t algo;
checkCUDNN(cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnn,input_descriptor,kernel_descriptor,convolution_descriptor,output_descriptor,CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST,0,algo));这里选择了最快的卷积算法。
3、执行卷积
最后使用选择的算法执行卷积操作
float alpha 1.0f, beta 0.0f;
checkCUDNN(cudnnConvolutionForward(cudnn,alpha,input_descriptor, input_data,kernel_descriptor, kernel_data,convolution_descriptor,algo,workspace, workspace_size,beta,output_descriptor, output_data));这里alpha和beta是缩放因子input_data、kernel_data和output_data分别是输入、卷积核和输出数据的指针。
四、使用示例
以下是一个完整的cuDNN卷积操作示例包括初始化、设置描述符、执行卷积和清理资源
#include iostream
#include cuda_runtime.h
#include cudnn.h#define CHECK_CUDNN(call) \
{ \cudnnStatus_t status call; \if (status ! CUDNN_STATUS_SUCCESS) { \std::cerr cuDNN error: cudnnGetErrorString(status) std::endl; \exit(1); \} \
}int main() {int batch_size 1, channels 1, height 28, width 28;int output_channels 16, kernel_height 3, kernel_width 3;// 创建cuDNN句柄cudnnHandle_t cudnn;CHECK_CUDNN(cudnnCreate(cudnn));// 创建输入张量描述符cudnnTensorDescriptor_t input_descriptor;CHECK_CUDNN(cudnnCreateTensorDescriptor(input_descriptor));CHECK_CUDNN(cudnnSetTensor4dDescriptor(input_descriptor,CUDNN_TENSOR_NCHW,CUDNN_DATA_FLOAT,batch_size, channels, height, width));// 创建输出张量描述符cudnnTensorDescriptor_t output_descriptor;CHECK_CUDNN(cudnnCreateTensorDescriptor(output_descriptor));CHECK_CUDNN(cudnnSetTensor4dDescriptor(output_descriptor,CUDNN_TENSOR_NCHW,CUDNN_DATA_FLOAT,batch_size, output_channels, height, width));// 创建卷积核描述符cudnnFilterDescriptor_t kernel_descriptor;CHECK_CUDNN(cudnnCreateFilterDescriptor(kernel_descriptor));CHECK_CUDNN(cudnnSetFilter4dDescriptor(kernel_descriptor,CUDNN_DATA_FLOAT,CUDNN_TENSOR_NCHW,output_channels, channels, kernel_height, kernel_width));// 创建卷积描述符cudnnConvolutionDescriptor_t convolution_descriptor;CHECK_CUDNN(cudnnCreateConvolutionDescriptor(convolution_descriptor));CHECK_CUDNN(cudnnSetConvolution2dDescriptor(convolution_descriptor,1, 1, 1, 1, 1, 1,CUDNN_CROSS_CORRELATION,CUDNN_DATA_FLOAT));// 选择卷积算法cudnnConvolutionFwdAlgo_t algo;CHECK_CUDNN(cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnn,input_descriptor,kernel_descriptor,convolution_descriptor,output_descriptor,CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST,0,algo));// 分配内存float *input_data, *kernel_data, *output_data, *workspace;size_t workspace_size;cudaMalloc(input_data, batch_size * channels * height * width * sizeof(float));cudaMalloc(kernel_data, output_channels * channels * kernel_height * kernel_width * sizeof(float));cudaMalloc(output_data, batch_size * output_channels * height * width * sizeof(float));CHECK_CUDNN(cudnnGetConvolutionForwardWorkspaceSize(cudnn,input_descriptor,kernel_descriptor,convolution_descriptor,output_descriptor,algo,workspace_size));cudaMalloc(workspace, workspace_size);// 执行卷积float alpha 1.0f, beta 0.0f;CHECK_CUDNN(cudnnConvolutionForward(cudnn,alpha,input_descriptor, input_data,kernel_descriptor, kernel_data,convolution_descriptor,algo,workspace, workspace_size,beta,output_descriptor, output_data));// 清理资源cudaFree(input_data);cudaFree(kernel_data);cudaFree(output_data);cudaFree(workspace);cudnnDestroyTensorDescriptor(input_descriptor);cudnnDestroyTensorDescriptor(output_descriptor);cudnnDestroyFilterDescriptor(kernel_descriptor);cudnnDestroyConvolutionDescriptor(convolution_descriptor);cudnnDestroy(cudnn);return 0;
}这个示例展示了如何使用cuDNN进行二维卷积操作包括初始化、设置描述符、选择算法、执行卷积和清理资源。
五、总结
cuDNN是深度学习中不可或缺的加速库通过优化卷积、池化、激活等操作显著提高了模型的训练和推理速度。掌握cuDNN的基本使用方法可以帮助开发者更高效地实现深度学习模型。在实际应用中cuDNN与CUDA、深度学习框架如TensorFlow、PyTorch紧密配合提供了强大的计算支持。 版权声明本博客内容为原创转载请保留原文链接及作者信息。
参考文章
[cuDNN API的使用与测试-以二维卷积Relu激活函数为例](https://www.hbblog.cn/cuda%E7%9B%B8%E5%85%B3/2022%E5%B9%B407%E6%9C%8823%E6%97%A5%2023%E
