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，對于計算順序進行調(diào)整，增強數(shù)據(jù)重用性，并結(jié)合GPU的獨特結(jié)構(gòu)與CUDA編程方法，通過預取等方法進一步提升性能。基于GraphChallenge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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