基于GPU的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3950 K
標(biāo)簽： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 稀疏化 異構(gòu)平臺(tái)
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文檔介紹：隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不斷加深，稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算與存儲(chǔ)空間上更具優(yōu)勢(shì)，但稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能仍然有待優(yōu)化。為此提出基于GPU的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化方法，對(duì)于計(jì)算順序進(jìn)行調(diào)整，增強(qiáng)數(shù)據(jù)重用性，并結(jié)合GPU的獨(dú)特結(jié)構(gòu)與CUDA編程方法，通過(guò)預(yù)取等方法進(jìn)一步提升性能?；贕raphChallenge官方提供的數(shù)據(jù)集，相較于cuSPARSE相關(guān)庫(kù)函數(shù)，最高獲得了2.5倍的性能加速。
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