NVIDIA GPUによる計算の高速化

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ディープラーニングのアルゴリズムは多くの計算を実行し、CPU上でのトレーニングが非常に遅くなる可能性があります。

たとえば、シングルスレッドが搭載されたハイエンドなIntel Core i9-7900X CPUの場合、データを拡張することはできません。

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トレーニングは、最大0.5メガピクセル/秒まで処理できます。

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検証と分類は、1.5メガピクセル/秒まで処理できます。

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最近のNVIDIA GPUを使用すると、処理速度が大幅に向上します。

NVIDIA GeForce 1080Tiでは、データ拡張なし：

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トレーニングは、最大50メガピクセル/秒まで処理できます。

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検証は、最大160メガピクセル/秒まで処理できます。

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単一画像の分類は、最大55メガピクセル/秒（800×256グレースケール画像/秒以上に相当）を処理できます。

実際の速度は、入力画像フォーマット、データ拡張、バッチサイズ、GPUモデルによって異なります。

1.

EasyDeepLearningライブラリでNVIDIA GPUを使用するには、次のNVIDIAライブラリをコンピュータにインストールします。

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NVIDIA CUDA® Toolkit バージョンv10.0（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit）

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NVIDIACUDA® Deep Neural Network ライブラリ（cuDNN）v7（https://developer.nvidia.com/cudnn）

2.

インストールの場所に応じて：

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NVIDIACUDA®Toolkitをデフォルトの場所（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0）にインストールすると、EasyDeepLearningライブラリは必要なものを自動的に見つけ出します。

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それ以外の場合は、cusolver64_100.dll、curand64_100.dll、cufft64_100.dll、cublas64_90.dllのDLLをOpen eVision DLLフォルダにコピーする必要があります（デフォルトの場所は、C:\Program Files (x86)\Euresys\Open eVision X.X\Bin64\です）。

3.

zipアーカイブとして提供されているNVIDIA CUDA® Deep Neural Networkライブラリ（cuDNN）をインストールします。

a.

ファイルを解凍します。

b.

解凍したファイルをhttps://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindowsに示されているNVIDIACUDA®Toolkitインストールディレクトリにコピーします。

c.

NVIDIACUDA® Toolkitがデフォルトの場所にインストールされていない場合は、Open eVision DLLフォルダ（デフォルトの場所はC:\Program Files (x86)\Euresys\Open eVision X.X\Bin64\です）にDLLファイルcudnn64_7.dllをコピーします。

4.

EasyDeepLearningにGPUを使用するように指示するには、EClassifier::SetEnableGPUメソッドを使用します。

5.

コンピュータに複数のGPUがインストールされている場合は、EClassifier::SetGPUIndexメソッドで使用するGPUのインデックスを設定します。