ubuntu16.04+GTX1660深度學習相關配置

1.前情提要

• 本文使用cuda10.1，cuda8不行，cuda9沒試過
• cudnn要使用顯卡以後發佈的版本，GTX1660發佈於20190222
• 考慮到官網總是掛，可以在此下載cuda10.1，cudnn
• cudnn的developer版本安裝失敗，runtime版本缺少頭文件，所以安裝runtime版本，使用developer版本是頭文件，注意頭文件的命名

2.編譯caffe遇到的問題

• 1、Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function
  • 計算能力不匹配（如果驅動和軟件匹配可能不會遇到這個問題）
  • 修改Makefile.config中的CUDA_ARCH，重新編譯
  • -gencode arch=compute_62,code=[sm_62,compute_62]尚未試驗的方法

  CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
             -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
             -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
             -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
             -gencode arch=compute_53,code=sm_53 \
             -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
             -gencode arch=compute_70,code=compute_70
  

• 2、Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNA
  • rm -rf ~/.nv
  • 驅動和軟件不匹配
  • 顯存不足，可以減小batch_size

3.知識點

• 1、計算能力

CUDA SDK 8.0 support for compute capability 2.0 – 6.x (Fermi, Kepler, Maxwell, Pascal), last version with support for Compute Capability 2.x (Fermi)
CUDA SDK 7.5 support for compute capability 2.0 – 5.x (Fermi, Kepler, Maxwell)