我可以将 cuDNN 与 OpenCL 一起使用吗答案

【问题标题】：Can I use cuDNN with OpenCL我可以将 cuDNN 与 OpenCL 一起使用吗
【发布时间】：2017-05-24 13:28:42
【问题描述】：

我正在尝试安装 caffe，我想知道是否可以将 cuDNN 与 AMD/OpenCL 一起使用。因为我的显卡是AMD的

https://github.com/BVLC/caffe/tree/opencl

【问题讨论】：

标签： opencl deep-learning caffe conv-neural-network cudnn

【解决方案1】：

恐怕这行不通：cudnn 是cuda 的扩展，这是NVIDIA 的专有名词。因此，非 NVIDIA GPU 不支持 CUDA，因此不支持 cuDNN。
使用非 NVIDIA 卡，您无法运行 CUDA 代码（主要 caffe 分支），但您应该能够享受 opencl GPU 代码。你应该给opencl branch一个机会。

【讨论】：

好的）谢谢！！我去试试

【解决方案2】：

简短的回答是，如果您的显卡是 AMD，那么您将不得不使用 OpenCL，而不是 cuDNN。你不能让它们一起工作。

cuDNN 和 OpenCL 是 competition，因此尝试一起使用它们甚至没有意义。

如果您询问是否可以在 AMD 硬件上使用 NVIDIA 的 cuDNN 库，答案是否定的。它只是不兼容。 cuDNN 专为在 NVIDIA 硬件上工作并利用该芯片组的独特属性而设计。

【讨论】：

好的）我明白了。谢谢
OpenCL 是一种 API/语言。它不是图书馆。它可以与 CUDA 而不是 cuDNN 大致相提并论。

【解决方案3】：

英特尔提供了 cuDNN 的 OpenCL 变体：

https://github.com/01org/clDNN/

由于它是基于 OpenCL 的，应该也可以在 AMD GPU 上运行（虽然我自己没有测试过）

【讨论】：

我认为 clDNN 依赖于一些在非英特尔显卡中找不到的扩展。我看到内核正在使用子组（例如intel_sub_group_block_read2）。

【解决方案4】：

恐怕你真的可以将它用于 AMD 显卡，因为 clDNN 是为 DL 推理而构建的，特别是用于 Intel 显卡（HD 和 Iris）。检查例如 OpenVINO toolkit（由 Intel 设计），它在 GPU plugins 的底层使用 clDNN 来加速 Intel GPU 上的推理。

从 GPU 插件页面，它说：

clDNN 是用于深度学习 (DL) 应用程序的开源性能库，旨在加速英特尔® 处理器显卡（包括英特尔® 高清显卡和英特尔® Iris® 显卡）上的深度学习推理。

【讨论】：