【瑞萨AI挑战赛】瑞萨AI挑战赛如何用GPU实现模型训练
本帖最后由 allentfy 于 2026-3-19 10:25 编辑由于本次数据集较为庞大，CPU 训练逐渐无法满足大规模的计算需求，GPU 拥有大量的并行处理单元，能大大加速计算模型的训练过程。本文将详细描述怎样将模型训练从cpu训练改为gpu训练。
GPU 训练需要专门的计算库和工具 CUDA 和 cuDNN。CUDA 是 NVIDIA 提供的用于 GPU 加速的并行计算平台和编程模型，而 cuDNN 是为深度学习提供优化的 GPU 加速库，能极大提升训练速度。但是要注意，电脑所使用的显卡必须是NVIDIA系列的才能支持CUDA。
首先安装CUDA，进入官方网站CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developer，然后点击“Download Now”按钮便会开始下载
双击下载好的安装包进行安装，点击精简安装即可自动完成安装
然后进行cudnn安装包下载，下载前需要确定自己需要安装的cuda版本号是多少，根据下面表格来选择合适版本的cudnn
看表格找到对应版本的cudnn，比如安装cuda版本是11.3，所以cudnn安装8.2.0或者8.2.1都行
现在已经配置了 GPU 支持，接下来需要将模型从 CPU 训练迁移到 GPU 训练。以下是具体的步骤。在 CMakeLists.txt 中开启 CUDA 和 cuDNN 支持，确保在 CMakeLists.txt 中包含以下行：
修改完成后使用cmake工具重新构建项目，使用visual studio2022重新编译darknet.exe,执行如下命令即可开始gpu训练：
可以看到本次训练确实使用了GPU
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