Dela via


Konfigurera GPU-specifika paket på Windows

I det här avsnittet beskrivs de paket som du behöver konfigurera för att CNTK ska kunna utnyttja NVIDIA-GPU:er.

Kontrollera GPU-kompatibiliteten

Du behöver ett CUDA-kompatibelt grafikkort för att kunna använda CNTK GPU-funktioner. Du kan kontrollera om kortet är CUDA-kompatibelt här och här (för äldre kort). GPU-kortets beräkningskapacitet (CC) måste vara 3,0 eller mer.

I följande steg installerar vi de NVidia-utvecklingsverktyg som krävs för att skapa Microsoft Cognitive Toolkit samt NVidia-stödbibliotek. Som det sista steget (när du har installerat alla ovannämnda NVidia-verktyg!) bör du kontrollera att du har den senaste grafikkortsdrivrutinen installerad.

Kontrollera att katalogen C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI finns i systemet.

  • Snabbinstallationskontroll: Om du följde instruktionen ovan och använde samma sökvägar kommer kommandot dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll att lyckas.

Senaste GPU-kortdrivrutin

Installera den senaste drivrutinen för ditt GPU-kort:

NVIDIA CUDA 9.0

Ladda ned och installera NVIDIA CUDA 9.0 Toolkit:

Kontrollera att följande CUDA-miljövariabler är inställda på rätt sökväg (installationsprogrammet för NVIDIA Cuda skapar dessa åt dig). Standardinstallationssökvägar förutsätts:

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"
  • Snabbinstallationskontroll: Om du följde instruktionen ovan och använde samma sökvägar kommer kommandot dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll att lyckas.

cuDNN

Installera NVIDIA CUDA Deep Neural Network library kallas även cuDNN i versionen NVIDIA: cuDNN v7.0 för CUDA 9.0 från den här länken. Den här versionen lämpar sig för Windows 8.1, Windows 10 samt Windows Server 2012 R2 och senare.

  • Extrahera arkivet till en mapp på den lokala disken, t.ex. till C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

  • Snabbinstallationskontroll: Om du följde instruktionen ovan och använde samma sökvägar kommer kommandot dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll att lyckas.

CUB

Viktigt

Om du installerar CNTK för Python kan du hoppa över det här steget.

Viktigt

Installera NVIDIA CUB med den exakta versionen som anges nedan. Detta är nödvändigt eftersom det förväntas av CNTK build-konfigurationsprogrammet.

  • Ladda ned NVIDIA CUB v.1.7.4 från den här nedladdningslänken

  • Extrahera arkivet till en mapp på din lokala disk (vi antar ).c:\local\cub-1.7.4

  • Snabbinstallationskontroll. Om du följde instruktionen ovan och använde samma sökvägar kommer det här kommandot dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh att lyckas.