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文章目录
- CUDNN详解
- 一、引言
- 二、cuDNN的基本使用
- 1、初始化cuDNN句柄
- 2、创建和设置描述符
- 三、执行卷积操作
- 1、设置卷积参数
- 2、选择卷积算法
- 3、执行卷积
- 四、使用示例
- 五、总结
CUDNN详解
一、引言
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA为深度神经网络开发的GPU加速库。它提供了高效实现深度学习算法所需的基本构建块，如卷积、池化、激活函数等。cuDNN通过优化这些操作，显著提高了深度学习模型的训练和推理速度，是深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）在GPU上高效运行的关键组件。
二、cuDNN的基本使用
1、初始化cuDNN句柄
在使用cuDNN之前，需要创建一个cuDNN句柄，该句柄用于管理cuDNN的上下文。例如：
cudnnHandle_t cudnn;
checkCUDNN(cudnnCreate(&cudnn));
这里使用了checkCUDNN宏来检查cuDNN函数调用的返回值，确保操作成功。
2、创建和设置描述符
cuDNN使用描述符（Descriptor）来描述张量（Tensor）、卷积核（Filter）和卷积操作（Convolution）等。例如，创建一个输入张量描述符并设置其属性：
cudnnTensorDescriptor_t input_descriptor;
checkCUDNN(cudnnCreateTensorDescriptor(&input_descriptor));
checkCUDNN(cudnnSetTensor4dDescriptor(input_descriptor,CUDNN_TENSOR_NCHW,CUDNN_DATA_FLOAT,batch_size, channels, height, width));
这里设置了输入张量的格式（NCHW）、数据类型（float）和维度（批量大小、通道数、高度、宽度）。
三、执行卷积操作
1、设置卷积参数
在执行卷积操作之前，需要设置卷积核描述符和卷积描述符。例如：
cudnnFilterDescriptor_t kernel_descriptor;
checkCUDNN(cudnnCreateFilterDescriptor(&kernel_descriptor));
checkCUDNN(cudnnSetFilter4dDescriptor(kernel_descriptor,CUDNN_DATA_FLOAT,CUDNN_TENSOR_NCHW,output_channels, input_channels, kernel_height, kernel_width));cudnnConvolutionDescriptor_t convolution_descriptor;
checkCUDNN(cudnnCreateConvolutionDescriptor(&convolution_descriptor));
checkCUDNN(cudnnSetConvolution2dDescriptor(convolution_descriptor,padding_height, padding_width,vertical_stride, horizontal_stride,dilation_height, dilation_width,CUDNN_CROSS_CORRELATION,CUDNN_DATA_FLOAT));
这里设置了卷积核的大小、输入和输出通道数、步长、填充等参数。
2、选择卷积算法
cuDNN提供了多种卷积算法，可以选择最适合当前硬件和数据的算法。例如：
int algo_count;
checkCUDNN(cudnnGetConvolutionForwardAlgorithmMaxCount(cudnn, &algo_count));
cudnnConvolutionFwdAlgo_t algo;
checkCUDNN(cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnn,input_descriptor,kernel_descriptor,convolution_descriptor,output_descriptor,CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST,0,&algo));
这里选择了最快的卷积算法。
3、执行卷积
最后，使用选择的算法执行卷积操作：
float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;
checkCUDNN(cudnnConvolutionForward(cudnn,&alpha,input_descriptor, input_data,kernel_descriptor, kernel_data,convolution_descriptor,algo,workspace, workspace_size,&beta,output_descriptor, output_data));
这里alpha和beta是缩放因子，input_data、kernel_data和output_data分别是输入、卷积核和输出数据的指针。
四、使用示例
以下是一个完整的cuDNN卷积操作示例，包括初始化、设置描述符、执行卷积和清理资源：
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cudnn.h>#define CHECK_CUDNN(call) \
{ \cudnnStatus_t status = call; \if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) { \std::cerr << "cuDNN error: " << cudnnGetErrorString(status) << std::endl; \exit(1); \} \
}int main() {int batch_size = 1, channels = 1, height = 28, width = 28;int output_channels = 16, kernel_height = 3, kernel_width = 3;// 创建cuDNN句柄cudnnHandle_t cudnn;CHECK_CUDNN(cudnnCreate(&cudnn));// 创建输入张量描述符cudnnTensorDescriptor_t input_descriptor;CHECK_CUDNN(cudnnCreateTensorDescriptor(&input_descriptor));CHECK_CUDNN(cudnnSetTensor4dDescriptor(input_descriptor,CUDNN_TENSOR_NCHW,CUDNN_DATA_FLOAT,batch_size, channels, height, width));// 创建输出张量描述符cudnnTensorDescriptor_t output_descriptor;CHECK_CUDNN(cudnnCreateTensorDescriptor(&output_descriptor));CHECK_CUDNN(cudnnSetTensor4dDescriptor(output_descriptor,CUDNN_TENSOR_NCHW,CUDNN_DATA_FLOAT,batch_size, output_channels, height, width));// 创建卷积核描述符cudnnFilterDescriptor_t kernel_descriptor;CHECK_CUDNN(cudnnCreateFilterDescriptor(&kernel_descriptor));CHECK_CUDNN(cudnnSetFilter4dDescriptor(kernel_descriptor,CUDNN_DATA_FLOAT,CUDNN_TENSOR_NCHW,output_channels, channels, kernel_height, kernel_width));// 创建卷积描述符cudnnConvolutionDescriptor_t convolution_descriptor;CHECK_CUDNN(cudnnCreateConvolutionDescriptor(&convolution_descriptor));CHECK_CUDNN(cudnnSetConvolution2dDescriptor(convolution_descriptor,1, 1, 1, 1, 1, 1,CUDNN_CROSS_CORRELATION,CUDNN_DATA_FLOAT));// 选择卷积算法cudnnConvolutionFwdAlgo_t algo;CHECK_CUDNN(cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnn,input_descriptor,kernel_descriptor,convolution_descriptor,output_descriptor,CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST,0,&algo));// 分配内存float *input_data, *kernel_data, *output_data, *workspace;size_t workspace_size;cudaMalloc(&input_data, batch_size * channels * height * width * sizeof(float));cudaMalloc(&kernel_data, output_channels * channels * kernel_height * kernel_width * sizeof(float));cudaMalloc(&output_data, batch_size * output_channels * height * width * sizeof(float));CHECK_CUDNN(cudnnGetConvolutionForwardWorkspaceSize(cudnn,input_descriptor,kernel_descriptor,convolution_descriptor,output_descriptor,algo,&workspace_size));cudaMalloc(&workspace, workspace_size);// 执行卷积float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;CHECK_CUDNN(cudnnConvolutionForward(cudnn,&alpha,input_descriptor, input_data,kernel_descriptor, kernel_data,convolution_descriptor,algo,workspace, workspace_size,&beta,output_descriptor, output_data));// 清理资源cudaFree(input_data);cudaFree(kernel_data);cudaFree(output_data);cudaFree(workspace);cudnnDestroyTensorDescriptor(input_descriptor);cudnnDestroyTensorDescriptor(output_descriptor);cudnnDestroyFilterDescriptor(kernel_descriptor);cudnnDestroyConvolutionDescriptor(convolution_descriptor);cudnnDestroy(cudnn);return 0;
}
这个示例展示了如何使用cuDNN进行二维卷积操作，包括初始化、设置描述符、选择算法、执行卷积和清理资源。
五、总结
cuDNN是深度学习中不可或缺的加速库，通过优化卷积、池化、激活等操作，显著提高了模型的训练和推理速度。掌握cuDNN的基本使用方法，可以帮助开发者更高效地实现深度学习模型。在实际应用中，cuDNN与CUDA、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）紧密配合，提供了强大的计算支持。
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参考文章：
- [cuDNN API的使用与测试-以二维卷积+Relu激活函数为例](https://www.hbblog.cn/cuda%E7%9B%B8%E5%85%B3/2022%E5%B9%B407%E6%9C%8823%E6%97%A5%2023%E