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Configurare pacchetti specifici della GPU in Windows

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Questa sezione descrive i pacchetti che è necessario configurare per poter CNTK sfruttare le GPU NVIDIA.

Verifica della compatibilità della GPU

È necessaria una scheda grafica compatibile con CUDA per usare funzionalità GPU CNTK. È possibile verificare se la scheda è compatibile con CUDA qui e qui (per le schede meno recenti). La funzionalità di calcolo della scheda GPU deve essere 3.0 o più.

Nei passaggi seguenti verranno installati gli strumenti di sviluppo NVidia necessari per compilare le Microsoft Cognitive Toolkit e le librerie di supporto NVidia. Come ultimo passaggio (dopo aver installato tutti gli strumenti NVidia sopra menzionati!), è necessario verificare che sia installato il driver della scheda grafica più recente.

Assicurarsi che la directory C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI esista nel sistema.

  • Verifica rapida dell'installazione: se è stata seguita l'istruzione precedente e sono stati usati gli stessi percorsi, il comando dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll avrà esito positivo.

Driver della scheda GPU più recente

Installare il driver più recente per la scheda GPU:

NVIDIA CUDA 9.0

Scaricare e installare la Toolkit NVIDIA CUDA 9.0:

Assicurarsi che le variabili di ambiente CUDA seguenti siano impostate sul percorso corretto (il programma di installazione NVIDIA Cuda creerà queste variabili per l'utente). Si presuppone che i percorsi di installazione predefiniti siano:

CUDA_PATH="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"
CUDA_PATH_V9_0="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"
  • Verifica rapida dell'installazione: se è stata seguita l'istruzione precedente e sono stati usati gli stessi percorsi, il comando dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll avrà esito positivo.

cuDNN

Installare NVIDIA CUDA Deep Neural Network library anche cuDNN nella versione NVIDIA: cuDNN v7.0 per CUDA 9.0 da questo collegamento. Questa versione è adatta per Windows 8.1, Windows 10 e Windows Server 2012 R2 e versioni successive.

  • Estrarre l'archivio in una cartella nel disco locale, ad esempio per C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

  • Verifica rapida dell'installazione: se è stata seguita l'istruzione precedente e sono stati usati gli stessi percorsi, il comando dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll avrà esito positivo.

CUB

Importante

Se si installa CNTK per Python, è possibile ignorare questo passaggio.

Importante

Installare NVIDIA CUB usando la versione esatta specificata di seguito. Questo è necessario perché è previsto dal programma di configurazione di compilazione CNTK.

  • Scaricare NVIDIA CUB v.1.7.4 da questo collegamento di download

  • Estrarre l'archivio in una cartella sul disco locale (si presuppone c:\local\cub-1.7.4).

  • Verifica rapida dell'installazione. Se è stata seguita l'istruzione precedente e sono stati usati gli stessi percorsi, questo comando dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh avrà esito positivo.