darknet YOLO 编译使用GPU

Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速，编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA。

GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的，GPU环境的编译有3点更改需要注意。

1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置：

GPU=1

CUDNN=1

2. 更改CUDA的路径

48~51行，在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装路径，更改前默认路径如下：

ifeq ($(GPU), 1)

COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda/include/

CFLAGS+= -DGPU

LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

例如修改为：

ifeq ($(GPU), 1)
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda-8.0/include/
CFLAGS+= -DGPU
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda-8.0/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

23行，修改NVCC的路径：

NVCC=/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc

3. 修改ARCH配置

如果经过1和2的配置修改后编译的darknet运行可能会报以下错误：

Loadingweights from yolo.weights...Done!
CUDA Error:invalid device function
darknet: ./src/cuda.c:21: check_error: Assertion `0' failed.
Aborted (core dumped)

这是因为配置文件Makefile中配置的GPU架构和本机GPU型号不一致导致的。
更改前默认配置如下（不同版本可能有变）：

ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
-gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \
-gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52]
# -gencode arch=compute_20,code=[sm_20,sm_21] \ This one is deprecated?
# This is what I use, uncomment if you know your arch and want to specify
# ARCH= -gencode arch=compute_52,code=compute_52

compute_30表示显卡的计算能力是3.0，几款主流GPU的compute capability列表：

GTX Titan x ： 5.2
GTX 980 ： 5.2
Tesla K80 ： 3.7
Tesla K40 ： 3.5
K4200 ： 3.0

所以Tesla K80对应compute_30，Tesla K40c对应compute_35，Titan X对应compute_52，根据自己的GPU型号的计算能力进行配置，例如配置为：

ARCH= -gencode arch=compute_35,code=compute_35 \

重新编译即可。

CUDA官方说明文档：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#virtual-architecture-feature-list

巴特西

darknet YOLO 编译使用GPU

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