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b5ef32fc
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6月 04, 2019
作者:
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wangjiawei04
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Merge branch 'master' into coupling_kv_db
Change-Id: I8836d153a9cb6365ca2adcb7cc4acfc4e9c35cfd
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b5ef32fc
...
...
@@ -63,4 +63,48 @@ $ make install
| WITH_AVX | For configuring PaddlePaddle. Compile PaddlePaddle with AVX intrinsics |
| WITH_MKL | For configuring PaddlePaddle. Compile PaddlePaddle with MKLML library |
| WITH_GPU | For configuring PaddlePaddle. Compile PaddlePaddle with NVIDIA GPU |
| CUDNN_ROOT| For configuring PaddlePaddle. Define CuDNN library and header path |
| CLINET_ONLY | Compile client libraries and demos only |
## WITH_GPU选项
Paddle Serving通过PaddlePaddle预测库支持在GPU上做预测。WITH_GPU选项用于检测系统上CUDA/CUDNN等基础库,如检测到合适版本,在编译PaddlePaddle时就会编译出GPU版本的OP Kernel。
在裸机上编译Paddle Serving GPU版本,需要安装这些基础库:
-
CUDA
-
CuDNN
-
NCCL2
这里要注意的是:
1) 编译Serving所在的系统上所安装的CUDA/CUDNN等基础库版本,需要兼容实际的GPU设备。例如,Tesla V100卡至少要CUDA 9.0。如果编译时所用CUDA等基础库版本过低,由于生成的GPU代码和实际硬件设备不兼容,会导致Serving进程无法启动,或出现coredump等严重问题。
2) 运行Paddle Serving的系统上安装与实际GPU设备兼容的CUDA driver,并安装与编译期所用的CUDA/CuDNN等版本兼容的基础库。如运行Paddle Serving的系统上安装的CUDA/CuDNN的版本低于编译时所用版本,可能会导致奇怪的cuda函数调用失败等问题。
以下是PaddlePaddle发布版本所使用的基础库版本匹配关系,供参考:
| | CUDA | CuDNN | NCCL2 |
|-|-------|--------------------------|-------|
| CUDA 8 | 8.0.61 | CuDNN 7.1.2 for CUDA 8.0 | 2.1.4 |
| CUDA 9 | 9.0.176 | CuDNN 7.3.1 for CUDA 9.0| 2.2.12 |
### 如何让Paddle Serving编译系统探测到CuDNN库
从NVIDIA developer官网下载对应版本CuDNN并在本地解压后,在cmake编译命令中增加-DCUDNN_ROOT参数,指定CuDNN库所在路径:
```
$ pwd
/path/to/paddle-serving
$ mkdir build && cd build
$ cmake -DWITH_GPU=ON -DCUDNN_ROOT=/path/to/cudnn/cudnn_v7/cuda ..
```
### 如何让Paddle Serving编译系统探测到nccl库
从NVIDIA developer官网下载对应版本nccl2库并解压后,增加如下环境变量 (以nccl2.1.4为例):
```
$ export C_INCLUDE_PATH=/path/to/nccl2/cuda8/nccl_2.1.4-1+cuda8.0_x86_64/include:$C_INCLUDE_PATH
$ export CPLUS_INCLUDE_PATH=/path/to/nccl2/cuda8/nccl_2.1.4-1+cuda8.0_x86_64/include:$CPLUS_INCLUDE_PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/nccl2/cuda8/nccl_2.1.4-1+cuda8.0_x86_64/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
```
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