CUDA so fast

Joseph Redmon

2015-01-23 809f924db2823b9e1eaf3efb9370380edc1f76ed

 src/dropout_layer.c

@@ -1,5 +1,6 @@
#include "dropout_layer.h"
#include "utils.h"
#include "cuda.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

@@ -14,8 +15,8 @@
    layer->rand = calloc(inputs*batch, sizeof(float));
    layer->scale = 1./(1.-probability);
    #ifdef GPU
    layer->output_cl = cl_make_array(layer->output, inputs*batch);
    layer->rand_cl = cl_make_array(layer->rand, inputs*batch);
    layer->output_gpu = cuda_make_array(layer->output, inputs*batch);
    layer->rand_gpu = cuda_make_array(layer->rand, inputs*batch);
    #endif
    return layer;
} 
@@ -42,61 +43,3 @@
    }
}

#ifdef GPU
cl_kernel get_dropout_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/dropout_layer.cl", "yoloswag420blazeit360noscope", 0);
        init = 1;
    }
    return kernel;
}

void forward_dropout_layer_gpu(dropout_layer layer, cl_mem input)
{
    int j;
    int size = layer.inputs*layer.batch;
    for(j = 0; j < size; ++j) layer.rand[j] = rand_uniform();
    cl_write_array(layer.rand_cl, layer.rand, layer.inputs*layer.batch);

    cl_kernel kernel = get_dropout_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(input), (void*) &input);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.rand_cl), (void*) &layer.rand_cl);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.probability), (void*) &layer.probability);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.scale), (void*) &layer.scale);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.output_cl), (void*) &layer.output_cl);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {size};

    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, 0, global_size, 0, 0, 0, 0);
    check_error(cl);
}

void backward_dropout_layer_gpu(dropout_layer layer, cl_mem delta)
{
    if(!delta) return;
    int size = layer.inputs*layer.batch;

    cl_kernel kernel = get_dropout_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(delta), (void*) &delta);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.rand_cl), (void*) &layer.rand_cl);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.probability), (void*) &layer.probability);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.scale), (void*) &layer.scale);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(delta), (void*) &delta);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {size};

    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, 0, global_size, 0, 0, 0, 0);
    check_error(cl);
}
#endif