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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

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

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恐怕这行不通：是的扩展，它是NVIDIA的专有技术。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），但您应该可以享受 opencl GPU 代码。你应该给opencl一个机会。

于 2017-05-24T13:33:20.637 回答
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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 是竞争关系，因此尝试一起使用它们甚至没有意义。

相反，如果您问是否可以在 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。

于 2017-05-24T13:38:05.920 回答
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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）。例如，OpenVINO 工具包（由英特尔设计），它在后台使用 clDNN 用于GPU 插件来加速英特尔 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。

于 2020-03-18T16:22:11.303 回答
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Intel 有一个 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 上工作（虽然我自己没有测试过）

于 2017-05-30T08:08:55.497 回答