Caffe 使用OpenBLAS CPU多線程加速

編譯OpenBLAS

OpenBLAS編譯可以參照官網(wǎng):https://github.com/xianyi/OpenBLAS
需要注意的是編譯時需加入USE_OPENMP=1 選項使用OpenMP 編譯漫贞,不然caffe的并行化執(zhí)行效率會受很大影響憔杨,我的系統(tǒng)而言球散,不使用OpenMP的話在4線程下運行mnist示例已經(jīng)如便秘一般,比單核慢很多督惰。而使能了OpenMP之后情況好轉(zhuǎn)不少,后面會貼出不同線程數(shù)的運行時間旅掂。

$ make USE_OPENMP=1
$ sudo make install PREFIX=/opt/OpenBLAS.OpenMP  #默認(rèn)是/opt/OpenBLAS.

編譯Caffe

編譯caffe需要注意以下幾點赏胚,更改Makefile.config:

  • CPU_ONLY
CPU_ONLY := 1
  • BLAS
BLAS := open
BLAS_INCLUDE := /opt/OpenBLAS.OpenMP/include
BLAS_LIB := /opt/OpenBLAS.OpenMP/lib

編譯環(huán)境設(shè)置

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/OpenBLAS.OpenMP/lib:/usr/local/lib:/usr/local/lib64:/usr/lib:/usr/lib64:/lib64
export LIBRARY_DIRS=$LD_LIBRARY_PATH
export INCLUDE=/opt/OpenBLAS.OpenMP/include:/usr/include:/usr/include/gflags
export INCLUDE_DIRS=$INCLUDE

多線程優(yōu)化結(jié)果

使用OpenMP的情況下,多核下性能會有些提升商虐,太多的話效率反而會降低觉阅。我使用mnist 的examples/mnist/train_lenet.sh 進行測試,為使用CPU計算和減少等待秘车,做了如下改動:

# edit examples/mnist/lenet_solver.prototxt
max_iter: 1000
snapshot: 500
solver_mode: CPU

在使能OpenMP編譯OpenBLAS之后典勇,運行時使用多線程需要用下面這個環(huán)境變量指定:

export OMP_NUM_THREADS=4

下面是不同線程數(shù)的測試結(jié)果。

線程數(shù) 運行時間(s) - OpenMP 運行時間(s) - No OpenMP
1 89 89
2 66 72
4 52 420
8 49
16 51
32 77叮趴,error log: double free or corruption
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