windows10下如何将cuda9.2升级到cuda10.2
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一、文章主要内容
1、Windows10下从cuda9.2升级到cuda10.2
2、Windows10下cudnn安装
3、cuda9.2、cuda10.2、cudnn7.2.1、cudnn7.6.5在DeepLearning4j中性能对比
二、安装过程
1、机器环境说明：
CPU：i7 8700 6核12线程
GPU：GTX 1070Ti
内存：16G
备注：机器中曾经安装过cuda和cudnn，版本为：cuda9.2.148、cudnn7.2.1
2、安装包准备
（1）、cuda下载
cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，这里下载版本为：10.2，由于dl4j最高只支持到10.2
安装机器为windows10 64位，选择cuda win10的64位版本，安装模式选择local，把安装包下载到本地安装
（2）、cuDNN下载
下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，这里选择与cuda10.2匹配的最新cudnn版本：7.6.5，这里不选8.0.2的原因是dl4j-beta6不支持8.x版本。
下载到的安装包如下：
3、安装cuda10.2
直接按照默认安装路径，下一步，同意并继续 -> 精简安装
进入安装阶段
安装结束之后，在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA目录之下，出现了v10.2的文件夹，如下图：
备注：这里有个v9.2，是之前安装的cuda版本，设置环境变量，也可以切换到9.2的版本
打开cmd控制台，输入nvcc --version命令回车，如下图所示，说明10.2版本安装成功
同时用dl4j最新的example测试，验证cuad10.2是否可用，example地址：https://github.com/eclipse/deeplearning4j-examples/tree/master/mvn-project-template
将maven依赖修改成如下配置，其中将dl4j-master.version修改为：1.0.0-beta6，加入nd4j-cuda-10.2-platform和deeplearning4j-cuda-10.2依赖
1.0.0-beta6 1.2.3 1.8 2.4.3 org.deeplearning4j deeplearning4j-core ${dl4j-master.version} org.nd4j nd4j-cuda-10.2-platform ${dl4j-master.version} org.deeplearning4j deeplearning4j-cuda-10.2 ${dl4j-master.version} ch.qos.logback logback-classic ${logback.version}
Run as 一下main方法，打印日志如下， ND4J CUDA build version: 10.2.89，说明cuda10.2已经生效。
o.d.e.s.LeNetMNIST - Load data.... o.d.e.s.LeNetMNIST - Build model.... o.n.l.f.Nd4jBackend - Loaded [JCublasBackend] backend o.n.n.NativeOpsHolder - Number of threads used for linear algebra: 32 o.n.n.Nd4jBlas - Number of threads used for OpenMP BLAS: 0 o.n.l.a.o.e.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Windows 10] o.n.l.a.o.e.DefaultOpExecutioner - Cores: [12]; Memory: [3.5GB]; o.n.l.a.o.e.DefaultOpExecutioner - Blas vendor: [CUBLAS] o.n.l.j.JCublasBackend - ND4J CUDA build version: 10.2.89 o.n.l.j.JCublasBackend - CUDA device 0: [GeForce GTX 1070 Ti]; cc: [6.1]; Total memory: [8589934592] o.d.n.m.MultiLayerNetwork - Starting MultiLayerNetwork with WorkspaceModes set to [training: ENABLED; inference: ENABLED], cacheMode set to [NONE] o.d.n.l.c.ConvolutionLayer - Could not initialize CudnnConvolutionHelper java.lang.reflect.InvocationTargetException: null at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.deeplearning4j.nn.layers.convolution.ConvolutionLayer.initializeHelper(ConvolutionLayer.java:78) Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1867) at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:870) at java.lang.System.loadLibrary(System.java:1122) at org.bytedeco.javacpp.Loader.loadLibrary(Loader.java:1543) at org.bytedeco.javacpp.Loader.load(Loader.java:1192)
上面的日志中，出现一个异常，cudnn无法被初始化，是因为cudnn还没有安装，接下来就可以安装cudnn了。
4、cuDNN安装
解压 cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip，出现下图所示的三个文件夹
将这三个文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2目录下即可。cudnn的文件便加入到了cuda安装目录下
再次运行测试程序，异常消失，且CudnnSubsamplingHelper和CudnnConvolutionHelper初始化成功
o.d.e.s.LeNetMNIST - Load data.... o.d.e.s.LeNetMNIST - Build model.... o.n.l.f.Nd4jBackend - Loaded [JCublasBackend] backend o.n.n.NativeOpsHolder - Number of threads used for linear algebra: 32 o.n.n.Nd4jBlas - Number of threads used for OpenMP BLAS: 0 o.n.l.a.o.e.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Windows 10] o.n.l.a.o.e.DefaultOpExecutioner - Cores: [12]; Memory: [3.5GB]; o.n.l.a.o.e.DefaultOpExecutioner - Blas vendor: [CUBLAS] o.n.l.j.JCublasBackend - ND4J CUDA build version: 10.2.89 o.n.l.j.JCublasBackend - CUDA device 0: [GeForce GTX 1070 Ti]; cc: [6.1]; Total memory: [8589934592] o.d.n.m.MultiLayerNetwork - Starting MultiLayerNetwork with WorkspaceModes set to [training: ENABLED; inference: ENABLED], cacheMode set to [NONE] o.d.n.l.c.ConvolutionLayer - CudnnConvolutionHelper successfully initialized o.n.j.h.i.CudaZeroHandler - Creating bucketID: 5 o.d.n.l.c.s.SubsamplingLayer - CudnnSubsamplingHelper successfully initialized o.d.n.l.c.ConvolutionLayer - CudnnConvolutionHelper successfully initialized o.d.n.l.c.s.SubsamplingLayer - CudnnSubsamplingHelper successfully initialized
至此，cuda10.2和cudnn7.6.5安装成功，且可以dl4j beta6可以正常运行。
三、性能对比
测试程序地址：https://github.com/eclipse/deeplearning4j-examples/tree/master/mvn-project-template，网络结构为LeNet
环境说明：
操作系统：Windows10
CPU：i7 8700 3.2GHz 6核12线程
GPU：GTX 1070Ti
内存：16G
dl4j：beta6
对比结果：
| 运行环境 | 耗时（ms） |
| CPU | 26566 |
| cuda9.2 | 20725 |
| cuda9.2+cudnn7.2.1 | 12575 |
| cuda10.2 | 19953 |
| cuda10.2+cudnn7.6.5 | 12574 |
结果说明：
1、cuda9.2和cuda10.2运行结果相差不大
2、cuda9.2+cudnn7.2.1 和 cuda10.2+cudnn7.6.5运行结果也相差不大
3、cudnn运行效率有显著提升
4、GPU配合cudnn比CPU效率提升2倍
特殊说明：dl4j基于cudnn对如下结构进行了优化，如下图所示：
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