La biblioteca de redes neuronales profundas NVIDIA CUDA (cuDNN) es una biblioteca de primitivas acelerada por GPU para redes neuronales profundas.
Proporciona implementaciones altamente optimizadas de operaciones que surgen con frecuencia en aplicaciones de redes neuronales profundas (DNN):
- Convolución hacia adelante y hacia atrás, incluida la correlación cruzada
- Multiplicación de matrices
- Agrupamiento hacia adelante y hacia atrás
- Softmax hacia adelante y hacia atrás
- Operaciones puntuales aritméticas, matemáticas, relacionales y lógicas (incluidos varios tipos de activaciones neuronales hacia adelante y hacia atrás)
- Funciones de transformación tensorial
- LRN, LCN, normalización de lotes, normalización de instancias y normalización de capas hacia adelante y hacia atrás
Además de proporcionar implementaciones de alto rendimiento de operaciones individuales, cuDNN también admite un conjunto flexible de patrones de fusión de múltiples operaciones para una mayor optimización. El objetivo es lograr el mejor rendimiento disponible en las GPU NVIDIA para casos de uso importantes de aprendizaje profundo.
En cuDNN, tanto los cálculos de una sola operación como los de múltiples operaciones se expresan como gráficos de operaciones. Las siguientes capas de API están disponibles para construir estos gráficos:
- API de interfaz de usuario de Python
- API de interfaz de usuario de C++
- API de backend en C
La API de interfaz de usuario de NVIDIA cuDNN proporciona un modelo de programación simplificado que es suficiente para la mayoría de los casos de uso.
Utilice la API de back-end de NVIDIA cuDNN solo si desea utilizar las rutinas de función fija heredadas que no son interfaces basadas en gráficos y no están expuestas por las capas de API de front-end, o si necesita una interfaz solo de C.
NVIDIA Blog. Traducido al español
