基于img2col的2D卷積算子在DCU加速器上的并行優(yōu)化研究

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摘要：深度學(xué)習(xí)中，因卷積巨大的計(jì)算需求，經(jīng)常成為限制大型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的瓶頸，為此，提出使用并行技術(shù)來(lái)優(yōu)化卷積運(yùn)算的策略。對(duì)傳統(tǒng)2D卷積算子進(jìn)行重構(gòu)，使其轉(zhuǎn)換為通用矩陣乘法；使用共享內(nèi)存和數(shù)據(jù)預(yù)取等技術(shù)，降低訪存次數(shù)；針對(duì)加速器的硬件架構(gòu)，調(diào)整算法的并行方案以提高計(jì)算性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較傳統(tǒng)的計(jì)算方式，該優(yōu)化策略將運(yùn)算速度提升了近7.5倍，提高了卷積運(yùn)算效率。（剩余9317字）