darknet YOLO 編譯使用GPU

Darknet在GPU上運行可以得到500倍的提速，編譯使用GPU要求顯卡是Nvidia卡並且正確安裝了CUDA。

GPU環境下的編譯配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定義的，GPU環境的編譯有3點更改需要注意。

1. 更改Makefile前兩行GPU和CUDNN的配置：

GPU=1

CUDNN=1

2. 更改CUDA的路徑

48~51行，在"ifeq ($(GPU), 1)"語句塊中修改為自己的CUDA安裝路徑，更改前默認路徑如下：

ifeq ($(GPU), 1) 

COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda/include/

CFLAGS+= -DGPU

LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

例如修改為：

ifeq ($(GPU), 1)
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda-8.0/include/
CFLAGS+= -DGPU
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda-8.0/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

23行，修改NVCC的路徑：

NVCC=/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc

3. 修改ARCH配置

如果經過1和2的配置修改后編譯的darknet運行可能會報以下錯誤：

Loadingweights from yolo.weights...Done!
CUDA Error:invalid device function
darknet: ./src/cuda.c:21: check_error: Assertion `0' failed.
Aborted (core dumped)

這是因為配置文件Makefile中配置的GPU架構和本機GPU型號不一致導致的。
更改前默認配置如下（不同版本可能有變）：

ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
      -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
      -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \
      -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52]
#      -gencode arch=compute_20,code=[sm_20,sm_21] \ This one is deprecated?
# This is what I use, uncomment if you know your arch and want to specify
# ARCH= -gencode arch=compute_52,code=compute_52

compute_30表示顯卡的計算能力是3.0，幾款主流GPU的compute capability列表：

•     GTX Titan x ： 5.2
•     GTX 980      ： 5.2
•     Tesla K80    ： 3.7
•     Tesla K40    ： 3.5
•     K4200         ： 3.0

所以Tesla K80對應compute_30，Tesla K40c對應compute_35，Titan X對應compute_52，根據自己的GPU型號的計算能力進行配置，例如配置為：

ARCH= -gencode arch=compute_35,code=compute_35 \

重新編譯即可。

CUDA官方說明文檔：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#virtual-architecture-feature-list