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
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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)算與存儲空間上更具優(yōu)勢,,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)庫函數(shù),最高獲得了2.5倍的性能加速,。
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