一些概念
使用Caffe的模型做分类时，其运算大概是这样：把输入的图像当做矩阵，一直不停的和模型里面的卷积层kernel做卷积，然后推给pooling层做缩放，最后得到分类结果。最耗时的部分应该在于卷积的操作，Caffe把卷积这种操作转化成了矩阵相乘。而Caffe使用了BLAS的矩阵相乘接口。BLAS是一个数学函数接口标准，有很多个实现。按照Caffe官方ubuntu的安装文档默认安装的是ATLAS。这个版本的BLAS不能利用多核cpu，我们将其换为OpenBLAS，可以利用多核cpu并行计算，加快Caffe的分类速度。
安装配置OpenBLAS
使用下面命令将OpenBLAS的源代码clone到本地并安装：
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git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git cd OpenBLAS make -j4 make install |
修改Caffe的Makefile.config,将下面几行：
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BLAS := atlas # Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories. # Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS # (which should work)! # BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas # BLAS_LIB := /path/to/your/blas |
改为
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BLAS := open # Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories. # Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS # (which should work)! BLAS_INCLUDE := /opt/OpenBLAS/include BLAS_LIB := /opt/OpenBLAS/lib |
然后编译程序运行，打开htop可以看到Caffe模型进行分类时会用满所有的cpu。
配置BLAS
事实上，在计算时候将所有cpu核心用完并不一定是一件好的事情。cpu核心使用的越多，数据通信的开销就会越大，性能反而会下降。OpenBLAS提供了很多方法修改占用cpu核心数。我觉得导出环境变量的方式最方便。在控制台里输入：
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export OPENBLAS_NUM_THREADS=4
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就是设置使用四个核心计算。尝试不同的核心数目，可以得到在当前设备上最优的选择，写到～/.bashrc里就可以一劳永逸啦。
