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一种利用NVIDIA Kepler GPU汇编指令加速的卷积优化方法及系统

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本发明提出一种利用NVIDIA Kepler GPU汇编指令加速的卷积优化方法，涉及深度学习，高性能计算，GPGPU编程技术领域，该方法包括将大小的矩阵与大小的矩阵相乘，获得大小的输出元素，对N维度用bn做分块，对K维度用bk作分块，获得GPU的block维度为x,K/by>>>，其中N为批处理图像数目，K为输出图像深度，C为输入图像深度，R为卷积核高度,S为卷积核宽度，P为输出图像高度，Q为输出图像宽度。本发明相比传统的卷积过程简化了步骤，减少了调用次数，增加了数据局部性；避免额外延迟并可选取高效的向量指令，如STS.128，LDG.128减少bank冲突和增加带宽；可以达到75％的峰值性能，超过目前最优的cudnn实现20％‑40％。

著录项

公开/公告号CN106846235A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-06-13

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院计算技术研究所;中国科学院国有资产经营有限责任公司;
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申请/专利号CN201611215263.X
发明设计人周可人;谭光明;
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申请日2016-12-26
分类号G06T1/20(20060101);
代理机构11006 北京律诚同业知识产权代理有限公司;
代理人祁建国;李岩
地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号
入库时间 2023-06-19 02:31:39

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-07-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T1/20 申请日:20161226

实质审查的生效
2017-06-13

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