If there is excessive GPU-RAM consumption by CUDNN then then do not use Wor...

AlexeyAB

2018-02-21 033e934ce82826c73d851098baf7ce4b1a27c89a

 src/convolutional_layer.c

@@ -137,7 +137,7 @@

#ifdef GPU
#ifdef CUDNN
void cudnn_convolutional_setup(layer *l)
void cudnn_convolutional_setup(layer *l, int cudnn_preference)
{
    cudnnSetTensor4dDescriptor(l->dsrcTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, l->batch, l->c, l->h, l->w); 
    cudnnSetTensor4dDescriptor(l->ddstTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, l->batch, l->out_c, l->out_h, l->out_w); 
@@ -151,12 +151,21 @@
#else
   cudnnSetConvolution2dDescriptor(l->convDesc, l->pad, l->pad, l->stride, l->stride, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION);   // cudnn 5.1
#endif
   int forward_algo = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST;
   int backward_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_PREFER_FASTEST;
   int backward_filter = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_PREFER_FASTEST;
   if (cudnn_preference == cudnn_smallest) {
      forward_algo = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_NO_WORKSPACE;
      backward_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_NO_WORKSPACE;
      backward_filter = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_NO_WORKSPACE;
   }

   cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnn_handle(),
            l->srcTensorDesc,
            l->weightDesc,
            l->convDesc,
            l->dstTensorDesc,
            CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST,
         forward_algo,
            0,
            &l->fw_algo);
    cudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithm(cudnn_handle(),
@@ -164,7 +173,7 @@
            l->ddstTensorDesc,
            l->convDesc,
            l->dsrcTensorDesc,
            CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_PREFER_FASTEST,
         backward_algo,
            0,
            &l->bd_algo);
    cudnnGetConvolutionBackwardFilterAlgorithm(cudnn_handle(),
@@ -172,7 +181,7 @@
            l->ddstTensorDesc,
            l->convDesc,
            l->dweightDesc,
            CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_PREFER_FASTEST,
         backward_filter,
            0,
            &l->bf_algo);
}
@@ -306,7 +315,7 @@
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.ddstTensorDesc);
        cudnnCreateFilterDescriptor(&l.dweightDesc);
        cudnnCreateConvolutionDescriptor(&l.convDesc);
        cudnn_convolutional_setup(&l);
        cudnn_convolutional_setup(&l, cudnn_fastest);
#endif
    }
#endif
@@ -359,6 +368,8 @@

void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *l, int w, int h)
{
   int old_w = l->w;
   int old_h = l->h;
    l->w = w;
    l->h = h;
    int out_w = convolutional_out_width(*l);
@@ -378,24 +389,38 @@
    }

#ifdef GPU
    cuda_free(l->delta_gpu);
    cuda_free(l->output_gpu);
   if (old_w < w || old_h < h) {
      cuda_free(l->delta_gpu);
      cuda_free(l->output_gpu);

    l->delta_gpu =  cuda_make_array(l->delta,  l->batch*l->outputs);
    l->output_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
      l->delta_gpu = cuda_make_array(l->delta, l->batch*l->outputs);
      l->output_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);

    if(l->batch_normalize){
        cuda_free(l->x_gpu);
        cuda_free(l->x_norm_gpu);
      if (l->batch_normalize) {
         cuda_free(l->x_gpu);
         cuda_free(l->x_norm_gpu);

        l->x_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
        l->x_norm_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
    }
         l->x_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
         l->x_norm_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
      }
   }
#ifdef CUDNN
    cudnn_convolutional_setup(l);
    cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_fastest);
#endif
#endif
    l->workspace_size = get_workspace_size(*l);

#ifdef CUDNN
   // check for excessive memory consumption 
   size_t free_byte;
   size_t total_byte;
   check_error(cudaMemGetInfo(&free_byte, &total_byte));
   if (l->workspace_size > free_byte || l->workspace_size >= total_byte / 2) {
      printf(" used slow CUDNN algo without Workspace! \n");
      cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_smallest);
      l->workspace_size = get_workspace_size(*l);
   }
#endif
}

void add_bias(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)