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1. vDNN++
2. vDNN

组织结构

当前实验

vdnn-plus-plus/
├── base # 编译 + 运行
├── compression_test
├── get_mean_var.sh
├── lag_time.py
├── mean_var.cpp
├── memory_manager_test
├── README.md
├── run_both.sh
├── run_network.sh
├── run_network_vgg.sh
├── simple_expt
├── vdnn # 编译 + 运行
├── vdnn_ext # 编译 + 运行
└── vdnn_ext_cmp # 编译失败

如何编译

这里可以参考vDNN： 先进入子文件夹，然后依次编译cnmem, .，编译逻辑可以查看CMakeLists.txt。

以vdnn为例：

cd vdnn
cd cnmem
cmake .
make
cd ..
cmake .
make
./alexnet_test.out # 测试

编译报错

1. cudnn.h/helper_cuda.h找不到； 解决办法：安装对应的库/找到对应的文件， 并且将对应的文件夹路径加入CMakeLists.txt中的include_directories, 同时更新CMakeList.txt中的link_directories

如何上手

1. 登录gpu12
2. docker exec -it vdnn bash
3. cd /data/togo/vdnn-plus-plus
4. cd vdnn_ext # 以vdnn_ext为例
5. ./vgg_test.out m

可运行测试结果

• 执行的命令一般都添加参数m，以vgg为例，执行命令为./vgg_test.out m
• runnable中为yes的表示正常执行了一段时间，并不一定完全结束

base

network	runnable	hint
mnist	no	unable to read dataset(no data)
alexnet	yes	finished test
vgg	no	CUDA error at (cudaMalloc)
neural_net	yes	finished test

vdnn

network	runnable	hint
mnist	no	unable to read dataset(no data)
alexnet	yes	start but encounter OOM
vgg	yes	start but encounter OOM
neural_net	yes	finished test
slow_conv	yes	finished test

vdnn_ext

network	runnable	hint
mnist	no	unable to read dataset(no data)
alexnet	yes	finished test
vgg	yes	finished test
neural_net	yes	finished test
slow_conv	yes	finished test

vdnn_ext_cmp

编译报错，待补充

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