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| 二维矩阵卷积的并行计算方法 | |
| 引用本文： | 张军阳,郭阳,扈啸.二维矩阵卷积的并行计算方法[J].浙江大学学报(自然科学版 ),2018(3). |
| 作者姓名： | 张军阳 郭阳 扈啸 |
| 作者单位： | 国防科技大学计算机学院; |
| 摘 要： | 为了提高卷积神经网络模型中二维矩阵卷积的计算效率,基于FT2000多核向量处理器研究二维矩阵卷积的并行实现方法.通过使用广播指令将卷积核元素广播至向量寄存器,使用向量LOAD指令加载卷积矩阵行元素,并通过混洗操作将不易并行化的矩阵卷积操作变成可以向量化的乘加操作,实现了通过减少访存、充分复用已取数据的方式来提高算法的执行效率.设计卷积矩阵规模变化、卷积核规模不变和卷积矩阵规模不变、卷积核规模变化2种常用矩阵卷积计算方式,并对比分析不同计算方式对算法执行效率的影响.基于服务器级多核CPU和TI6678进行实验对比,实验结果显示,FT2000比多核CPU及TI6678具有更好的计算优势,相比多核CPU最高可加速11 974倍,相比TI6678可加速21倍. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |