• [Caffe] ubuntu14.04下使用OpenBLAS加速Caffe


    一、apt安装

    sudo apt-get install libopenblas-dev

    二、手动从source安装

    1. 下载OpenBLAS并编译

    1 git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
    2 cd OpenBLAS
    3 make -j8
    4 sudo make PREFIX=/usr/local/OpenBLAS install

    2. 修改Caffe配置文件以下几行

    # open for OpenBlas
    BLAS := open
    # Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
    # Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
    # (which should work)!
    BLAS_INCLUDE := /usr/local/OpenBLAS/include
    BLAS_LIB := /usr/local/OpenBLAS/lib

    3. 添加环境变量

    在 /etc/profile 末尾加上 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/OpenBLAS/lib/ 然后 sudo source /etc/profile 

    注:直接安装在/usr/local 下应该就不需要添加环境变量

    4. 编译Caffe

    5. 可在环境变量中设置OpenBLAS所使用的CPU线程数

    export OPENBLAS_NUM_THREADS=4

    参考自:wxyblog.com/2015/08/27/openblas-with-caffe-on-ubuntu/

    三、测试

    用theano测试

    1. 安装theano

    sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
    sudo pip install Theano

    2. 测试脚本

    python `python -c "import os, theano; print os.path.dirname(theano.__file__)"`/misc/check_blas.py


    在8核i7上的测试结果:

    cpu信息:8  Intel(R) Core(TM) i7-4790K CPU @ 4.00GHz

    测试结果:Total execution time: 2.58s on CPU (with direct Theano binding to blas).

     

    在intel双核上:

    cpu信息:2  Intel(R) Pentium(R) CPU G3240 @ 3.10GHz

    测试结果:Total execution time: 25.77s on CPU (with direct Theano binding to blas).

    GPU上:

     THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=gpu python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/misc/check_blas.py 

    GPU信息:一颗TitanX

    测试结果:Total execution time: 0.05s on GPU.

  • 相关阅读:
    AI中台
    java的static关键字
    java多线程面试题整理及答案(2019年)
    一篇搞懂TCP的三次握手四次挥手
    异步注解Async
    常用的SQL语句大全
    用Intellij Idea导出可执行的jar包
    用Intellij Idea从Github上获取代码
    Thread线程源码解析,Java线程的状态,线程之间的通信
    dubbo配置启动时检查
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/llxrl/p/5292119.html
Copyright © 2020-2023  润新知