NVIDIA GPU로 계산 가속화
CPU 대 GPU
| ● | 딥 러닝 알고리즘은 많은 계산을 수행하며 CPU에서 훈련하는 속도가 매우 느립니다. |
예를 들어, 데이터 증가가 없는 단일 스레드의 하이 엔드 Intel Core i9-7900X CPU의 경우:
| □ | 이 훈련 과정은 초당 최대 0.5 메가 픽셀을 처리할 수 있습니다. |
| □ | 검증 및 분류는 초당 최대 1.5 메가 픽셀까지 처리 할 수 있습니다. |
| ● | 최근 NVIDIA GPU를 사용하면 처리 속도가 크게 빨라집니다. |
데이터 증강 없이 NVIDIA GeForce 1080Ti에서:
| □ | 이 훈련 과정은 초당 최대 50 메가 픽셀을 처리할 수 있습니다. |
| □ | 검증은 초당 최대 160 메가 픽셀 까지 처리 할 수 있습니다. |
| □ | 단일 이미지의 분류는 초당 최대 55 메가 픽셀을 처리 할 수 있습니다 (초당 800 × 256 그레이 스케일 이미지와 동일). |
실제 속도는 입력 이미지 형식, 데이터 증가, 배치 크기 및 GPU 모델에 따라 다릅니다.
NVIDIA CUDA® GPU 사용
| 1. | EasyDeepLearning 라이브러리에서 NVIDIA GPU를 사용하려면 컴퓨터에 다음 NVIDIA 라이브러리를 설치하십시오. |
| □ | NVIDIA CUDA® 툴킷 버전 v10.0 (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) |
| □ | NVIDIA CUDA® 딥 뉴럴 네트워크 라이브러리 (cuDNN) v7 (https://developer.nvidia.com/cudnn) |
| 2. | 설치 위치에 따라: |
| □ | 기본 위치 (C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0)에 NVIDIA CUDA® Toolkit을 설치하면 EasyDeepLearning 라이브러리가 자동으로 필요한 것을 찾습니다. |
| □ | 그렇지 않은 경우 cusolver64_100.dll, curand64_100.dll, cufft64_100.dll 및 cublas64_90.dll은 Open eVision DLL 폴더에 복사해야 합니다 (기본 위치는 C:\Program Files (x86)\Euresys\Open eVision X.X\Bin64\). |
| 3. | 압축 아카이브로 제공되는 NVIDIA CUDA ® Deep Neural Network 라이브러리 (cuDNN)를 설치하십시오. |
| a. | 파일의 압축을 풉니 다. |
| b. | 압축 해제된 파일을 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows에 표시된 대로 NVIDIA CUDA® Toolkit 설치 디렉토리에 복사하십시오. |
| c. | NVIDIA CUDA® Toolkit이 기본 위치에 설치되어 있지 않은 경우 Open eVision DLL 폴더 (기본 위치는 C:\Program Files (x86)\Euresys\Open eVision X.X\Bin64\)에 cudnn64_7.dll 파일을 복사하십시오. . |
| 4. | EClassifier::SetEnableGPU 메서드를 사용하여 EasyDeepLearning에 GPU 사용을 지시합니다. |
| 5. | 컴퓨터에 둘 이상의 GPU가 설치되어있는 경우 EClassifier::SetGPUIndex메서드와 함께 사용할 GPU의 인덱스를 설정하십시오. |