安装cuDNN和NCCL指南

最近更新时间:2020-06-09 17:45:52

安装cuDNN

cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络(Deep Neural Networks)中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式,例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向过程。

下面以Ubuntu 16.0.4为例说明如何配置cuDNN进行神经网络的加速。

  1. 登录GPU实例,进行cuDNN下载或复制下载地址 https://developer.nvidia.com/cudnn ,点击【Download】进行下载。 安装cuDNN和NCCL指南

  2. 需要登录/注册,请按步骤提示,完成输入邮箱和密码,用户等信息,确认邮件等步骤。 安装cuDNN和NCCL指南

  3. 选择与已安装的CUDA对应的版本,这里我们选择CUDA 9.1。 安装cuDNN和NCCL指南

  4. 选择与操作系统对应的版本,这里我们选择【cuDNN v7.0.5 Library for Linux】,下载得到压缩文件cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz。 安装cuDNN和NCCL指南

  5. 切换到cuDNN压缩包所在目录,在命令行输入以下指令进行解压。

    sudo tar –xvf cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz –C /usr/local         ---- 完成安装

安装NCCL

NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称,它是一个实现多GPU的collective communication通信库,Nvidia做了很多优化,以在PCIe、Nvlink、InfiniBand上实现较高的通信速度。

  1. 登录GPU实例,进行NCCL下载或复制下载地址 https://developer.nvidia.com/nccl ,点击【Download】进行下载。 安装cuDNN和NCCL指南

  2. 需要登录/注册,请按步骤提示耐心操作。登录后,选择对应版本的 NCCL,这里我们选择【Download NCCL v2.1.4, for CUDA 9.1, Jan 18, 2018】。

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  3. 选择与操作系统对应的版本,以Ubuntu 16.0.4为例,这里我们选择【NCCL 2.1.4 for Ubuntu 16.04 and CUDA 9】,下载得到nccl-repo-ubuntu1604-2.1.4-ga-cuda9.1_1-1_amd64.deb。

    安装cuDNN和NCCL指南

  4. 切换到NCCL文件所在目录,运行以下命令:

    sudo dpkg -i nccl-repo-ubuntu1604-2.1.4-ga-cuda9.1_1-1_amd64.deb  

    完成解压安装,将NCCL的 include 和 lib 文件夹下文件放到对应 /usr/local/include/usr/local/lib 目录下。

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