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本篇概览

• 作为《DL4J实战》的第四篇，今天咱们不写代码，而是为今后的实战做些准备：在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程；
• 如果您电脑上有NVIDIA显卡，并且成功的安装了CUDA，那么就随本文一起实际操作吧，全文由以下内容构成：

1. 软硬件环境参考信息
2. DL4J的依赖库和版本
3. 使用GPU的具体操作步骤
4. GPU训练和CPU训练对比

软硬件环境参考信息

• 众所周知，欣宸是个穷人，因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本，相关信息如下：

1. 操作系统：Ubuntu16桌面版
2. 显卡型号：GTX950M
3. CUDA：9.2
4. CPU：i5-6300HQ
5. 内存：32G DDR4
6. 硬盘：NvMe 1T

• 实际证明，以上配置可以顺利运行《DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)》一文中的实例，并且可以通过GPU加速训练(GPU和CPU的对比数据会在后面给出)
• 在Ubuntu16环境安装NVIDIA驱动和CUDA9.2的过程，可以参考文章《纯净Ubuntu16安装CUDA(9.1)和cuDNN》，这里面安装的CUDA版本是9.1，请自行改为9.2版本

DL4J的依赖库和版本

• 首先要强调的是：不要使用CUDA 11.2版本(这是执行nvidia-smi时输出的版本)，截止写本文时，使用CUDA 11.2及其依赖库，在启动时会有ClassNotFound异常
• CUDA 10.X版本我这里也没有试过，因此不做评论
• CUDA 9.1和9.2版本都尝试过，可以正常使用
• 为什么不用9.1呢？咱们先去中央仓库看看DL4J核心库的版本情况，如下图，最新的版本已经到了1.0.0-M1：

• 再看看CUDA 9.1对应的nd4j库的版本情况，如下图红框，最新的是2018年的1.0.0-beta，与核心库差距太大了：

• 好了，再来看看CUDA 9.2对应的nd4j库的版本情况，如下图红框，最新的是1.0.0-beta6，与核心库差两个版本，因此，建议使用CUDA 9.2：

使用GPU的具体操作步骤

• 使用CPU还是GPU，具体操作步骤非常简单：切换不同的依赖库即可，下面分别介绍
• 如果您用CPU做训练，则依赖库和版本如下：

<!--核心库，不论是CPU还是GPU都要用到-->
<dependency>
	<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta6</version>
</dependency>
<!--CPU要用到-->
<dependency>
	<groupId>org.nd4j</groupId>
	<artifactId>nd4j-native</artifactId>
	<version>1.0.0-beta6</version>
</dependency>

如果您用GPU做训练，且CUDA版本是9.2，则依赖库和版本如下：

<!--核心库，不论是CPU还是GPU都要用到-->
<dependency>
	<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta6</version>
</dependency>
<!--GPU要用到-->
<dependency>
	<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
	<artifactId>deeplearning4j-cuda-9.2</artifactId>
	<version>1.0.0-beta6</version>
</dependency>
<!--GPU要用到-->
<dependency>
	<groupId>org.nd4j</groupId>
	<artifactId>nd4j-cuda-9.2-platform</artifactId>
	<version>1.0.0-beta6</version>
</dependency>

• java代码就不在这里贴出了，用的是《DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)》中的代码，不做任何改变

内存设置

• 使用IDEA运行代码的时候，可以按照当前硬件情况将内存适当调大，步骤如下图：

• 请酌情调整，我这里设置为8G

• 设置完毕，接下来在同一电脑上分别用CPU和GPU执行训练和测试，通过对比检查GPU加速效果

CPU版本

• 在这台破旧的笔记本电脑上，用CPU做训练是非常吃力的，如下图，几乎被榨干：

• 控制台输出如下，耗时158秒，真是个漫长的过程：

=========================Confusion Matrix=========================
    0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
---------------------------------------------------
  973    1    0    0    0    0    2    2    1    1 | 0 = 0
    0 1132    0    2    0    0    1    0    0    0 | 1 = 1
    1    5 1018    1    1    0    0    4    2    0 | 2 = 2
    0    0    2 1003    0    3    0    1    1    0 | 3 = 3
    0    0    1    0  975    0    2    0    0    4 | 4 = 4
    2    0    0    6    0  880    2    1    1    0 | 5 = 5
    6    1    0    0    3    4  944    0    0    0 | 6 = 6
    0    3    6    1    0    0    0 1012    2    4 | 7 = 7
    3    0    1    1    0    1    1    2  964    1 | 8 = 8
    0    0    0    2    6    2    0    2    0  997 | 9 = 9

Confusion matrix format: Actual (rowClass) predicted as (columnClass) N times
==================================================================
13:24:31.616 [main] INFO com.bolingcavalry.convolution.LeNetMNISTReLu - 完成训练和测试，耗时[158739]毫秒
13:24:32.116 [main] INFO com.bolingcavalry.convolution.LeNetMNISTReLu - 最新的MINIST模型保存在[/home/will/temp/202106/26/minist-model.zip]

GPU版本

• 接下来按照前面给出的依赖关系修改pom.xml文件，即可启用GPU，运行过程中，控制台输出以下内容表示已启用GPU：

13:27:08.277 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Linux]
13:27:08.277 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Cores: [4]; Memory: [7.7GB];
13:27:08.277 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Blas vendor: [CUBLAS]
13:27:08.300 [main] INFO org.nd4j.linalg.jcublas.JCublasBackend - ND4J CUDA build version: 9.2.148
13:27:08.301 [main] INFO org.nd4j.linalg.jcublas.JCublasBackend - CUDA device 0: [GeForce GTX 950M]; cc: [5.0]; Total memory: [4242604032]

• 这次的运行过程明显流畅了许多，CPU使用率下降了不少：

• 控制台输出如下，耗时21秒，可见GPU加速效果还是很明显的：

=========================Confusion Matrix=========================
    0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
---------------------------------------------------
  973    1    0    0    0    0    2    2    1    1 | 0 = 0
    0 1129    0    2    0    0    2    2    0    0 | 1 = 1
    1    3 1021    0    1    0    0    4    2    0 | 2 = 2
    0    0    1 1003    0    3    0    1    2    0 | 3 = 3
    0    0    1    0  973    0    3    0    0    5 | 4 = 4
    1    0    0    6    0  882    2    1    0    0 | 5 = 5
    6    1    0    0    2    5  944    0    0    0 | 6 = 6
    0    2    4    1    0    0    0 1016    2    3 | 7 = 7
    1    0    2    1    0    1    0    2  964    3 | 8 = 8
    0    0    0    2    6    3    0    2    1  995 | 9 = 9

Confusion matrix format: Actual (rowClass) predicted as (columnClass) N times
==================================================================
13:27:30.722 [main] INFO com.bolingcavalry.convolution.LeNetMNISTReLu - 完成训练和测试，耗时[21441]毫秒
13:27:31.323 [main] INFO com.bolingcavalry.convolution.LeNetMNISTReLu - 最新的MINIST模型保存在[/home/will/temp/202106/26/minist-model.zip]

Process finished with exit code 0

• 至此，DL4J框架下的GPU加速实战就完成了，如果您手里有NVIDIA显卡，可以尝试一下，希望本文能给您一些参考