Code cleaning & training new YOLO model

Edmond Yoo

2018-09-17 504ece5b00f192d5c1b343fd06ce1648f9139180

 src/cuda.c

@@ -9,28 +9,43 @@
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

void cuda_set_device(int n)
{
    gpu_index = n;
    cudaError_t status = cudaSetDevice(n);
    check_error(status);
}

int cuda_get_device()
{
    int n = 0;
    cudaError_t status = cudaGetDevice(&n);
    check_error(status);
    return n;
}

void check_error(cudaError_t status)
{
    //cudaDeviceSynchronize();
    cudaError_t status2 = cudaGetLastError();
    if (status != cudaSuccess)
    {   
    {
        const char *s = cudaGetErrorString(status);
        char buffer[256];
        printf("CUDA Error: %s\n", s);
        assert(0);
        snprintf(buffer, 256, "CUDA Error: %s", s);
        error(buffer);
    } 
    }
    if (status2 != cudaSuccess)
    {   
    {
        const char *s = cudaGetErrorString(status);
        char buffer[256];
        printf("CUDA Error Prev: %s\n", s);
        assert(0);
        snprintf(buffer, 256, "CUDA Error Prev: %s", s);
        error(buffer);
    } 
    }
}

dim3 cuda_gridsize(size_t n){
@@ -38,52 +53,94 @@
    size_t x = k;
    size_t y = 1;
    if(x > 65535){
         x = ceil(sqrt(k));
         y = (n-1)/(x*BLOCK) + 1;
        x = ceil(sqrt(k));
        y = (n-1)/(x*BLOCK) + 1;
    }
    dim3 d = {x, y, 1};
    //printf("%ld %ld %ld %ld\n", n, x, y, x*y*BLOCK);
    return d;
}

cublasHandle_t blas_handle()
{
    static int init = 0;
    static cublasHandle_t handle;
    if(!init) {
        cublasCreate(&handle);
        init = 1;
static cudaStream_t streamsArray[16];    // cudaStreamSynchronize( get_cuda_stream() );
static int streamInit[16] = { 0 };

cudaStream_t get_cuda_stream() {
    int i = cuda_get_device();
    if (!streamInit[i]) {
        cudaError_t status = cudaStreamCreate(&streamsArray[i]);
        //cudaError_t status = cudaStreamCreateWithFlags(&streamsArray[i], cudaStreamNonBlocking);
        if (status != cudaSuccess) {
            printf(" cudaStreamCreate error: %d \n", status);
            const char *s = cudaGetErrorString(status);
            char buffer[256];
            printf("CUDA Error: %s\n", s);
            status = cudaStreamCreateWithFlags(&streamsArray[i], cudaStreamDefault);
            check_error(status);
        }
        streamInit[i] = 1;
    }
    return handle;
    return streamsArray[i];
}

float *cuda_make_array(float *x, int n)

#ifdef CUDNN
cudnnHandle_t cudnn_handle()
{
    static int init[16] = {0};
    static cudnnHandle_t handle[16];
    int i = cuda_get_device();
    if(!init[i]) {
        cudnnCreate(&handle[i]);
        init[i] = 1;
        cudnnStatus_t status = cudnnSetStream(handle[i], get_cuda_stream());
    }
    return handle[i];
}
#endif

cublasHandle_t blas_handle()
{
    static int init[16] = {0};
    static cublasHandle_t handle[16];
    int i = cuda_get_device();
    if(!init[i]) {
        cublasCreate(&handle[i]);
        cublasStatus_t status = cublasSetStream(handle[i], get_cuda_stream());
        init[i] = 1;
    }
    return handle[i];
}

float *cuda_make_array(float *x, size_t n)
{
    float *x_gpu;
    size_t size = sizeof(float)*n;
    cudaError_t status = cudaMalloc((void **)&x_gpu, size);
    check_error(status);
    if(x){
        status = cudaMemcpy(x_gpu, x, size, cudaMemcpyHostToDevice);
        //status = cudaMemcpy(x_gpu, x, size, cudaMemcpyHostToDevice);
        status = cudaMemcpyAsync(x_gpu, x, size, cudaMemcpyHostToDevice, get_cuda_stream());
        check_error(status);
    }
    if(!x_gpu) error("Cuda malloc failed\n");
    return x_gpu;
}

void cuda_random(float *x_gpu, int n)
void cuda_random(float *x_gpu, size_t n)
{
    static curandGenerator_t gen;
    static int init = 0;
    if(!init){
        curandCreateGenerator(&gen, CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT);
        curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen, time(0));
        init = 1;
    static curandGenerator_t gen[16];
    static int init[16] = {0};
    int i = cuda_get_device();
    if(!init[i]){
        curandCreateGenerator(&gen[i], CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT);
        curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen[i], time(0));
        init[i] = 1;
    }
    curandGenerateUniform(gen, x_gpu, n);
    curandGenerateUniform(gen[i], x_gpu, n);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

float cuda_compare(float *x_gpu, float *x, int n, char *s)
float cuda_compare(float *x_gpu, float *x, size_t n, char *s)
{
    float *tmp = calloc(n, sizeof(float));
    cuda_pull_array(x_gpu, tmp, n);
@@ -96,7 +153,7 @@
    return err;
}

int *cuda_make_int_array(int n)
int *cuda_make_int_array(size_t n)
{
    int *x_gpu;
    size_t size = sizeof(int)*n;
@@ -107,22 +164,29 @@

void cuda_free(float *x_gpu)
{
    //cudaStreamSynchronize(get_cuda_stream());
    cudaError_t status = cudaFree(x_gpu);
    check_error(status);
}

void cuda_push_array(float *x_gpu, float *x, int n)
void cuda_push_array(float *x_gpu, float *x, size_t n)
{
    size_t size = sizeof(float)*n;
    cudaError_t status = cudaMemcpy(x_gpu, x, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    //cudaError_t status = cudaMemcpy(x_gpu, x, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaError_t status = cudaMemcpyAsync(x_gpu, x, size, cudaMemcpyHostToDevice, get_cuda_stream());
    check_error(status);
}

void cuda_pull_array(float *x_gpu, float *x, int n)
void cuda_pull_array(float *x_gpu, float *x, size_t n)
{
    size_t size = sizeof(float)*n;
    cudaError_t status = cudaMemcpy(x, x_gpu, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    //cudaError_t status = cudaMemcpy(x, x_gpu, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaError_t status = cudaMemcpyAsync(x, x_gpu, size, cudaMemcpyDeviceToHost, get_cuda_stream());
    check_error(status);
    cudaStreamSynchronize(get_cuda_stream());
}

#endif
#else // GPU
#include "cuda.h"
void cuda_set_device(int n) {}
#endif // GPU