dlib的CUDA加速

软硬件环境

• Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz
• GTX 1070 Ti 32G
• ubuntu 18.04 64bit
• anaconda with python 3.6
• CUDA 9.0

准备工作

Nivdia的驱动及CUDA的安装请见 https://xugaoxiang.com/2019/12/13/ubuntu-cuda/, 如果之前通过 conda 或者 pip 安装过dlib, 也必须要先卸载掉

conda uninstall dlib
pip uninstall dlib

因为dlib是用C++语言编写, 编译需要用到 cmake,通过apt安装

sudo apt install build-essential cmake 

dlib的CUDA支持

接下来就可以进行源码编译了

git clone https://github.com/davisking/dlib.git
cd dlib
mkdir build
cd build
cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
cmake --build .
cd ..
python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA

在编译的过程中注意看下终端的输出, 看看CUDA相关的状态

验证

在安装完毕后, 咱们来验证下是否安装成功

# python script

import dlib

print(dlib.__)

print(dlib.DLIB_USE_CUDA)

print(dlib.cuda.get_num_devices())

参考资料

1. https://github.com/davisking/dlib