GPU和CPU区别
1，CPU主要用于处理通用逻辑，以及各种中断事物
2，GPU主要用于计算密集型程序，可并行运作；
NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面
深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就有用武之地啦！
使用 GPU 的计算前需要做些准备，下面以 window 7 x64 系统为例子
一，检查显卡类型和计算能力
1，查看笔记本显卡型号，以及计算能力
下载个 GPU 查看器， https://www.techpowerup.com/download/gpu-z/
我笔记本显卡型号：NVIDIA GeForce 940M
2，确定对应显卡 GPU 的计算能力
去 NVIDIA 官网查看 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
NVIDIA GeForce 940M Compute Capability 是 5.0
tensorflow 1.3 版本要求 GPU 计算能力必须在 3.0 以上
https://www.tensorflow.org/versions/r1.3/install/install_windows
GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher. See NVIDIA documentation for a list of supported GPU cards.
要是计算能力不支持，运行 tensorflow 会报错
Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 630M, pci bus id: 0000:01:00.0) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
二，安装显卡驱动, CUDA ,cuDNN
1，安装显卡驱动
显卡一般都安装好了，但可能会出现显卡驱动版本跟 CUDA 不对应的问题
自己去 NVIDIA 官网下载驱动 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，或者使用驱动精灵
2，安装 CUDA
CUDA的主要作用是链接 GPU 和 应用程序，方便用户通过 CUDA 的 API 调度 GPU 进行计算
安装说明地址：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/
选择对应版本，window7 系统 64 位, tensorflow 1.3 当前使用 CUDA 8.0版本
安装 cuda 的时候，会询问是否安装显卡驱动，说明 cuda 安装程序里包含了的显卡驱动；
建议先不要安装 cuda 里的显卡驱动，待安装完 cuda 后，执行例子程序，如果报错再检查显卡驱动是否正确，避免覆盖原来的显卡驱动
安装完后执行 nvcc -V 检查
C:Usersyunhuichen>nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Mon_Jan__9_17:32:33_CST_2017 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.60
运行例子
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0extrasdemo_suite>device
Query.exe
deviceQuery.exe Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce 940M"
CUDA Driver Version / Runtime Version 9.0 / 8.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 5.0
Total amount of global memory: 1024 MBytes (1073741824 bytes)
( 3) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 384 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 980 MHz (0.98 GHz)
Memory Clock rate: 1001 Mhz
Memory Bus Width: 64-bit
L2 Cache Size: 1048576 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536),
3D=(4096, 4096, 4096)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels: Yes
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
CUDA Device Driver Mode (TCC or WDDM): WDDM (Windows Display Driver Mo
del)
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 4 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simu ltaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 9.0, CUDA Runtime Versi
on = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce 940M
Result = PASS
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0extrasdemo_suite>
至此已经安装 cuda 成功
当然此过程可能会遇到以下问题
NVIDIA Geforce GTX 940M 设备是不可移动的,无法弹出或拔出
这是因为显卡驱动和CUDA版本不对应，可试下安装CUDA里的显卡驱动
3，安装 cuDNN
cuDNN 是一个为了优化深度学习计算的类库，它能将模型训练的计算优化之后，再通过 CUDA 调用 GPU 进行运算
当然你也可直接使用 GUDA，而不通过 cuDNN ，但运算效率会低好多
cuDNN 下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn
选择跟CUDA 8.0 对应的版本 cuDNN 6.1
其实就几个 lib 文件，解压出来把安装路径添加到 PATH 中；你也可以把所有 lib 文件复制到 CUDA 对应目录下