python - CNMeM が有効になっているが、Theano で 'cuDNN が利用できない' の影響は何ですか?

Question

Theano の例に基づいた次のコードがあります。

from theano import function, config, shared, sandbox
import theano.tensor as T
import numpy
import time

vlen = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per core
iters = 1000

rng = numpy.random.RandomState(22)
x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))
f = function([], T.exp(x))
print(f.maker.fgraph.toposort())
t0 = time.time()
for i in range(iters):
    r = f()
t1 = time.time()
print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0))
print("Result is %s" % (r,))
if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):
    print('Used the cpu')
else:
    print('Used the gpu')

コードを 2 つのモードでテストすると、次のようになります。

GPU モード、私はこれを得ます:

$ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python gpu.py
Using gpu device 0: Tesla C2075 (CNMeM is enabled with initial size: 95.0% of memory, cuDNN not available)
[GpuElemwise{exp,no_inplace}(<CudaNdarrayType(float32, vector)>), HostFromGpu(GpuElemwise{exp,no_inplace}.0)]
Looping 1000 times took 0.475526 seconds
Result is [ 1.23178029  1.61879349  1.52278066 ...,  2.20771813  2.29967761
  1.62323296]
Used the gpu

CPUモード、私はこれを得ます：

$ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=cpu,floatX=float32 python gpu.py
[Elemwise{exp,no_inplace}(<TensorType(float32, vector)>)]
Looping 1000 times took 5.221368 seconds
Result is [ 1.23178029  1.61879337  1.52278066 ...,  2.20771813  2.29967761
  1.62323284]
Used the cpu

2 つのことに注意してください。GPU は確かに CPU よりも高速です (0.47 秒対 5 秒)。しかし同時に、GPU で cuDNN が利用できないというメッセージが表示されます。

私の質問はこれです。cuDNN がないとどのような影響がありますか? 有害ですか？