CUDNN詳解

一、CUDNN介紹

CUDNN（CUDA Deep Neural Network）是NVIDIA針對深度神經網絡（DNN）的加速庫。可以通過CUDNN對神經網絡進行優化加速，提高計算性能，同時實現高效的神經網絡訓練和推理。

與純CPU性能相比，CUDNN加速可以提高數十倍的計算性能，讓深度神經網絡的訓練更高效。

二、CUDNN特點

CUDNN主要具有以下特點：

1、高效性：CUDNN針對深度學習特別優化，能夠快速處理卷積等操作。

2、易於使用：CUDNN提供了一系列高層次的API，使得深度學習的實現更加簡單。

3、可定製性：CUDNN提供了底層的API，可以靈活的定製深度學習模型。

三、CUDNN的使用

1、CUDNN的安裝

CUDNN的安裝非常簡單，只需要在NVIDIA的官網下載對應版本的CUDNN庫，解壓後把文件複製到CUDA的安裝目錄下即可。例如，如果你的CUDA安裝在/opt/cuda目錄下，CUDNN的文件可以解壓到/opt/cuda/lib64和/opt/cuda/include目錄下。

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);
}

上面是一個使用CUDNN進行卷積運算的示例代碼。首先創建CUDNN句柄，然後創建卷積的描述符和張量的描述符。接着，代碼對輸入張量、輸出張量和卷積核進行了初始化，並在GPU上分配了內存。最後，利用CUDNN進行卷積運算，將結果從GPU拷貝到CPU上。

四、CUDNN常見問題

1、CUDNN版本問題

不同版本的CUDNN和CUDA有不同的兼容性，需要慎重選擇。

2、CUDNN卷積算法問題

CUDNN提供了很多的卷積算法，不同算法有不同的性能表現。需要根據數據大小和計算能力選擇合適的算法。

3、CUDNN內存問題

使用CUDNN時需要注意內存的管理。由於GPU內存有限，需要合理地分配內存並及時釋放內存。