GPU对CNN计算的gpu加速原理理到底是怎样的

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细胞神经网络的异构计算研究与音应用
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官方公共微信CNN卷积计算在Jetson TX1上的性能优化
以上面这张图为例,当我们从C矩阵的结果出发,每一个C需要A的一行和B的一列来进行计算,利用GPU的特性,我们可以把零时的结果存储在registers面,那我们就可以划分64x2个线程,来作为计算线程。这里说明一下,为什么是64x2?这是根据GPU的特性来定的。当然每一代GPU的架构不一样,新的架构,其结果可能是128、256,都有可能。在C的影印部分,可以有64x2这么多个线程在一次访问,就可以存储64x2个数据。你可以让64x2个线程每一个线程都存储16个或者32个数据,那么,我们就可以用64x2个线程存储64x2x16(32)个数据。这么多个数据都可以一次存储在最快的内存里面,多次读写的时候,速度就可以很快。同时,我们在考虑对A和B矩阵的访问,可以把B矩阵的相应的数据,大量的放到shared memory里面,这样就提高了shared memory的公用性。这样,整个AxB再根据这些线程可以在读取globalmemory( A矩阵)的时候,可以合并访问,可以按照每一排32、32的读取,可以加快合并访问=C。这样就把整个矩阵优化的思路整理出来了。以上就是针对深度学习卷积在GPU,乃至Jetson TX1平台上的一些优化思路。作者简介:赵开勇,香港浸会大学计算机系异构计算实验室PhD Candidate,长期从事高性能计算领域研究,在CPU、GPU异构计算方面有多年的研究经验。他组织参与多个科研单位和高性能用户的高性能项目研发,曾担任浪潮GPU高性能计算顾问,曾担任NVidia中国多届 CUDA比赛评委。他还曾经组织出版《GPU高性能运算之CUDA》,翻译《大规模并行处理器编程实战》第二版。国内最早推广GPU高性能计算的研究者之一。
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& 利用GPU加速人工智能:新型计算模式
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