創(chuàng)建時間:2016-11-25
作者:海濱
背景介紹:為了加速類prisma風格圖片渲染速度(開源項目yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle),先需要對一臺裝有GeForce GTX 780 Ti的CentOS機器安裝cuda環(huán)境侄柔。
安裝CentOS 7系統(tǒng)
- 去CentOS官網(wǎng)下載安裝鏡像握童,本次下載的是Minimal ISO版本(不帶圖形化界面700多M)
- 在mac終端使用
dd
命令制作啟動盤:- 查看所有硬盤:
diskutil list
- 取消硬盤掛載:
diskutil unmountDisk /dev/disk2
- 拷貝iso鏡像文件(時間較久請耐心等待地技,速度2m/s):
sudo dd if=CentOS-7.0-1406-x86_64-DVD.iso of=/dev/disk2 bs=1m
- 彈出硬盤:
diskutil eject /dev/disk2
- 查看所有硬盤:
- 啟動電腦從U盤啟動安裝系統(tǒng)(tips:如果已有windows系統(tǒng),只需將系統(tǒng)安裝至空白分區(qū)即可)
網(wǎng)絡配置
由于ifconfig
命令沒有安裝,可以使用ip
命令代替曼验。
顯示當前網(wǎng)卡信息:ip addr show
編輯網(wǎng)卡配置:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno1
新增IP地址和網(wǎng)關信息:
IPADDR=192.168.199.88
GATEWAY=192.168.199.1
DNS1=192.168.199.1
將ip地址獲取從dhcp改成static:
BOOTPROTO=static
重啟網(wǎng)絡服務:service network restart
測試網(wǎng)絡服務:ping www.baidu.com
前提軟件安裝
pip安裝
當前系統(tǒng)自帶python卻沒有pip发皿,暈!
curl "https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py" -o "get-pip.py”
python get-pip.py
其他軟件
- git,
sudo yum install git
- gcc,
sudo yum install gcc
- g++,
sudo yum install gcc-g++
- kernel開發(fā)環(huán)境(編譯cuda需要),
sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
- python開發(fā)環(huán)境(編譯chainer需要),
sudo yum install python-devel
安裝cuda
首先下載cuda安裝包狠半,本次下載的是CentOS 7 runfile版本
參照官方手冊操作,進行安裝即可颤难,這里大致介紹下自己安裝過程中的坎神年。
- 安裝gcc、g++行嗤、kernel開發(fā)環(huán)境
- 關閉系統(tǒng)自帶驅動Nouveau drivers(官方手冊有詳細方法)
- 安裝cuda
- 編譯cuda samples已日,測試安裝結果,運行
./NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release/deviceQuery
安裝cudnn
使用GPU加速神經(jīng)網(wǎng)絡的計算
下載cudnn安裝包栅屏,其實就是lib庫和頭文件的壓縮包飘千,最終解壓拷貝到cuda安裝路徑的lib64、include文件即可既琴。
安裝風格圖片渲染環(huán)境chainer
加速結果測試
服務器配置:
CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1270 v3 @ 3.50GHz(8核)
GPU: GeForce GTX 780 Ti
不使用GPU加速
運行代碼:python generate.py sample_images/tubingen.jpg -m models/composition.model -o sample_images/output.jpg
運行時間:13s
使用GPU加速
運行代碼:python generate.py sample_images/tubingen.jpg -m models/composition.model -o sample_images/output.jpg -g 0
運行時間:1.5s
加速效果非常明顯占婉,性能提升接近10倍。