在MATLAB中通过Nvidia GeForce GPU加速深度学习计算

0. 前言

笔者用的是华硕飞行堡垒电脑，自带2G的GPU

1. 基本环境

软件：MATLAB 2018a （当前最新的matlab版本，提供了很多关于深度学习（常见的卷积神经网络和循环神经网络）的接口）

据说matlab现在只支持NVIDIA系列的显卡，matlab 2018a Neural Network Toolbox关于深度神经网络在GPU上的加速计算有以下要求：

Using a GPU requires a CUDA® enabled NVIDIA® GPU with compute capability 3.0 or higher.

即需要一个计算能力在3.0以上的带CUDA驱动的NVIDIA系列GPU才能实现GPU加速，
在matlab命令行窗口内通过‘gpuDevice’查看显卡是否具备加速功能，

笔者的显卡的计算能力是5.0，满足要求。

2. 显卡测试

关于GPU的基本信息和基本测试流程在这里可以找到:https://ww2.mathworks.cn/help/parallel-computing/gpu-computing.html

本篇博客的目的主要是如何实现GPU对深度神经网络训练过程的加速计算。为实现GPU的加速过程，不同版本的matlab对GPU的计算能力有不同的要求：

CUDA-enabled NVIDIA GPUs with compute capability 3.0 or higher. For releases 17b and earlier, compute capability 2.0 is sufficient. For releases 14a and earlier, compute capability 1.3 is sufficient.

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以Create Simple Deep Learning Network for Classification示例程序为例，https://ww2.mathworks.cn/help/deeplearning/examples/create-simple-deep-learning-network-for-classification.html;jsessionid=b3ffae289605ec143885daccfff2

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MaxEpochs',4, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'ExecutionEnvironment','cpu',...
    'Plots','training-progress');

'ExecutionEnvironment'可以设置为cpu、gpu或者auto

示例程序以CPU进行网络训练的过程如下图所示，费时45 sec