CUDNN详解

一、CUDNN介绍

CUDNN（CUDA Deep Neural Network）是NVIDIA针对深度神经网络（DNN）的加速库。可以通过CUDNN对神经网络进行优化加速，提高计算性能，同时实现高效的神经网络训练和推理。

与纯CPU性能相比，CUDNN加速可以提高数十倍的计算性能，让深度神经网络的训练更高效。

二、CUDNN特点

CUDNN主要具有以下特点：

1、高效性：CUDNN针对深度学习特别优化，能够快速处理卷积等操作。

2、易于使用：CUDNN提供了一系列高层次的API，使得深度学习的实现更加简单。

3、可定制性：CUDNN提供了底层的API，可以灵活的定制深度学习模型。

三、CUDNN的使用

1、CUDNN的安装

CUDNN的安装非常简单，只需要在NVIDIA的官网下载对应版本的CUDNN库，解压后把文件复制到CUDA的安装目录下即可。例如，如果你的CUDA安装在/opt/cuda目录下，CUDNN的文件可以解压到/opt/cuda/lib64和/opt/cuda/include目录下。

2、CUDNN的使用示例

void conv_gpu(){
    cudnnHandle_t cudnn;
    cudnnCreate(&cudnn);

    cudnnTensorDescriptor_t input_desc,output_desc;
    cudnnFilterDescriptor_t filter_desc;
    cudnnConvolutionDescriptor_t conv_desc;

    cudnnCreateTensorDescriptor(&input_desc);
    cudnnCreateTensorDescriptor(&output_desc);
    cudnnCreateFilterDescriptor(&filter_desc);
    cudnnCreateConvolutionDescriptor(&conv_desc);

    int input_dims[4] = {1,3,224,224};
    int output_dims[4] = {1,64,112,112};
    int filter_dims[4] = {64,3,3,3};

    cudnnSetTensor4dDescriptor(input_desc,cudnnTensorFormat_t::CUDNN_TENSOR_NCHW,CUDNN_DATA_FLOAT,input_dims[0],input_dims[1],input_dims[2],input_dims[3]);
    cudnnSetFilter4dDescriptor(filter_desc,CUDNN_DATA_FLOAT,filter_dims[0],filter_dims[1],filter_dims[2],filter_dims[3]);
    cudnnSetConvolution2dDescriptor(conv_desc,1,1,1,1,1,1,CUDNN_CROSS_CORRELATION,CUDNN_DATA_FLOAT);

    int out_dims[4],out_strides[4];
    cudnnGetConvolution2dForwardOutputDim(conv_desc,input_desc,filter_desc,&out_dims[0],&out_dims[1],&out_dims[2],&out_dims[3]);
    out_strides[0] = out_dims[1] * out_dims[2] * out_dims[3];
    out_strides[1] = out_dims[2] * out_dims[3];
    out_strides[2] = out_dims[3];
    out_strides[3] = 1;

    float *input_data = … ;
    float *filter_data = … ;
    float *output_data = … ;
    cudaMalloc(&input_gpu,sizeof(float) * input_dims[0] * input_dims[1] * input_dims[2] * input_dims[3]);
    cudaMalloc(&filter_gpu,sizeof(float) * filter_dims[0] * filter_dims[1] * filter_dims[2] * filter_dims[3]);
    cudaMalloc(&output_gpu,sizeof(float) * output_dims[0] * output_dims[1] * output_dims[2] * output_dims[3]);

    cudaMemcpy(input_gpu,input_data,sizeof(float) * input_dims[0] * input_dims[1] * input_dims[2] * input_dims[3],cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(filter_gpu,filter_data,sizeof(float) * filter_dims[0] * filter_dims[1] * filter_dims[2] * filter_dims[3],cudaMemcpyHostToDevice);

    cudnnConvolutionForward(cudnn,filter_desc,filter_gpu,input_desc,input_gpu,conv_desc,CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_GEMM,output_data,CUDNN_DATA_FLOAT);

    cudaMemcpy(output_data,output_gpu,sizeof(float) * output_dims[0] * output_dims[1] * output_dims[2] * output_dims[3],cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(input_gpu);
    cudaFree(filter_gpu);
    cudaFree(output_gpu);

    cudnnDestroyTensorDescriptor(input_desc);
    cudnnDestroyTensorDescriptor(output_desc);
    cudnnDestroyFilterDescriptor(filter_desc);
    cudnnDestroyConvolutionDescriptor(conv_desc);

    cudnnDestroy(cudnn);
}

上面是一个使用CUDNN进行卷积运算的示例代码。首先创建CUDNN句柄，然后创建卷积的描述符和张量的描述符。接着，代码对输入张量、输出张量和卷积核进行了初始化，并在GPU上分配了内存。最后，利用CUDNN进行卷积运算，将结果从GPU拷贝到CPU上。

四、CUDNN常见问题

1、CUDNN版本问题

不同版本的CUDNN和CUDA有不同的兼容性，需要慎重选择。

2、CUDNN卷积算法问题

CUDNN提供了很多的卷积算法，不同算法有不同的性能表现。需要根据数据大小和计算能力选择合适的算法。

3、CUDNN内存问题

使用CUDNN时需要注意内存的管理。由于GPU内存有限，需要合理地分配内存并及时释放内存。