Λήψη προγράμματος οδήγησης:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
Εργαλειοθήκη CUDA:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
cuDNN:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
Τι είναι η GPU;
Η έννοια της GPU προτάθηκε από την Nvidia το 1999. Μια GPU είναι ένα τσιπ σε μια κάρτα γραφικών, όπως μια CPU είναι ένα τσιπ σε μια μητρική πλακέτα. Δηλαδή δεν υπήρχαν GPU σε κάρτες γραφικών πριν από το 1999; Φυσικά, υπήρχε, αλλά κανείς δεν το ονόμασε εκείνη την εποχή, και δεν τράβηξε αρκετή προσοχή από τον κόσμο και η ανάπτυξή του ήταν σχετικά αργή.
Από τότε που η Nvidia πρότεινε την έννοια της GPU, οι GPU έχουν εισέλθει σε μια περίοδο ταχείας ανάπτυξης. Εν ολίγοις, έχει περάσει από τα ακόλουθα στάδια ανάπτυξης:
1. Μόνο για την απόδοση γραφικών, αυτή η λειτουργία είναι η αρχική πρόθεση των GPU, η οποία φαίνεται από το όνομά της: Μονάδα Επεξεργασίας Γραφικών.
2. Αργότερα, ανακαλύφθηκε ότι ήταν πολύ σπάταλο για μια τόσο ισχυρή συσκευή όπως η GPU να χρησιμοποιείται μόνο για επεξεργασία γραφικών και θα έπρεπε να χρησιμοποιείται για περισσότερη εργασία, όπως λειτουργίες κινητής υποδιαστολής. Πως να το κάνεις? Η παροχή λειτουργιών κινητής υποδιαστολής απευθείας στη GPU δεν είναι δυνατή επειδή μπορεί να χρησιμοποιηθεί μόνο για επεξεργασία γραφικών (εκείνη τη στιγμή). Το πιο εύκολο πράγμα που μπορείτε να σκεφτείτε είναι να κάνετε κάποια επεξεργασία των λειτουργιών κινητής υποδιαστολής, να τις συσκευάσετε σε εργασίες απόδοσης γραφικών και στη συνέχεια να τις παραδώσετε στη GPU. Αυτή είναι η έννοια της GPGPU (GPU γενικής χρήσης). Ωστόσο, υπάρχει ένα μειονέκτημα σε αυτό, δηλαδή πρέπει να έχετε κάποιες γνώσεις γραφικών, διαφορετικά δεν θα ξέρετε πώς να πακετάρετε.
3. Επομένως, για να επιτρέψει σε άτομα που δεν καταλαβαίνουν τα γραφικά να βιώσουν τη δύναμη των υπολογιστών GPU, η Nvidia πρότεινε την έννοια του CUDA.
Τι είναι το CUDA;
Το CUDA (ComputeUnified Device Architecture) είναι μια υπολογιστική πλατφόρμα που κυκλοφόρησε από τον κατασκευαστή καρτών γραφικών NVIDIA. Το CUDA είναι μια αρχιτεκτονική παράλληλων υπολογιστών γενικής χρήσης που κυκλοφόρησε από την NVIDIA. Περιέχει την αρχιτεκτονική του συνόλου εντολών CUDA και μια παράλληλη υπολογιστική μηχανή μέσα στη GPU. Μπορείτε να αναπτύξετε προγράμματα CUDA χρησιμοποιώντας μια γλώσσα CUDA C παρόμοια με τη γλώσσα C, η οποία διευκολύνει τη χρήση της ισχυρής υπολογιστικής ισχύος της GPU, αντί να συσκευάζετε την υπολογιστική εργασία σε μια εργασία απόδοσης γραφικών και στη συνέχεια να την παραδίδετε στη GPU για επεξεργασία.
Με άλλα λόγια, το CUDA είναι ένα παράλληλο υπολογιστικό πλαίσιο που κυκλοφόρησε από τη NVIDIA για τις δικές της GPU, πράγμα που σημαίνει ότι το CUDA μπορεί να εκτελεστεί μόνο στις GPU της NVIDIA και μπορεί να παίξει το ρόλο του CUDA μόνο όταν το υπολογιστικό πρόβλημα που πρέπει να λυθεί είναι ότι μπορεί να υπολογιστεί σε μεγάλο αριθμό παράλληλων υπολογισμών.
Σημειώστε ότι δεν υποστηρίζουν όλες οι GPU CUDA.
Τι είναι το CUDNN;
Το NVIDIA cuDNN είναι μια βιβλιοθήκη με επιτάχυνση GPU για βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Δίνει έμφαση στην απόδοση, την ευκολία χρήσης και τη χαμηλή επιβάρυνση μνήμης. Το NVIDIA cuDNN μπορεί να ενσωματωθεί σε πλαίσια μηχανικής εκμάθησης υψηλότερου επιπέδου, όπως το Tensorflow της Google, το δημοφιλές λογισμικό caffe του UC Berkeley. Ο απλός σχεδιασμός plug-in επιτρέπει στους προγραμματιστές να επικεντρωθούν στο σχεδιασμό και την υλοποίηση μοντέλων νευρωνικών δικτύων αντί να συντονίζουν απλώς την απόδοση, ενώ παράλληλα επιτρέπουν σύγχρονους παράλληλους υπολογιστές υψηλής απόδοσης σε GPU.
Εάν θέλετε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο με GPU, cuDNN δεν απαιτείται, αλλά γενικά χρησιμοποιείται ως βιβλιοθήκη επιτάχυνσης.
Ποια είναι η σχέση μεταξύ CUDA και CUDNN;
Το CUDA θεωρείται ως πάγκος εργασίας με πολλά εργαλεία όπως σφυριά, κατσαβίδια κ.λπ. Το cuDNN είναι μια βιβλιοθήκη με επιτάχυνση GPU βαθιάς μάθησης που βασίζεται σε CUDA, με την οποία μπορούν να ολοκληρωθούν υπολογισμοί βαθιάς εκμάθησης σε GPU. Είναι ισοδύναμο με ένα εργαλείο για εργασία, για παράδειγμα, είναι ένα κλειδί. Αλλά όταν αγοράστηκε ο πάγκος εργασίας CUDA, δεν παρείχε κλειδί. Για να εκτελέσετε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο στο CUDA, πρέπει να εγκαταστήσετε το cuDNN, όπως ακριβώς θέλετε να βιδώσετε ένα παξιμάδι και να αγοράσετε ένα κλειδί πίσω. Αυτό επιτρέπει στη GPU να λειτουργεί σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα, κάτι που είναι πολύ πιο γρήγορο από αυτό των CPU.
|
Δημοσιεύτηκε στις 14/11/2024 1:19:15 μ.μ.
|
|
|
|
Σπιτονοικοκύρης|
Δημοσιεύτηκε στις 5/2/2025 11:01:16 π.μ.
|
