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题名基于BWDSP众核的CNN计算任务划分优化
被引量:2
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作者
王改
郑启龙
邓文齐
杨江平
卢茂辉
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机系统应用》
2019年第9期88-94,共7页
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基金
国家核高基重大专项(2012ZX01034-001-001)~~
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文摘
作为深度学习算法之一的卷积神经网络在多个领域有着重要的应用.因为其网络模型的规模和结构比较复杂,数据量较大,故需要考虑降低其对计算资源的要求.一般地,对于大数据量的计算任务,需要使用数据并行的方法进行任务的划分计算,而仅使用数据并行而对计算的任务的特点不加以结合,其数据传输量较高.因此需要通过对CNN网络结构及其计算特性的分析,设计合理的计算任务划分策略,减少数据的传输量.本文首先介绍了深度学习加速器中对计算任务的优化处理,接着介绍BWDSP的众核深度学习加速器的体系架构,并设计计算划分策略,基于VGGNet-16网络模型进行实验对比分析.实验结果表明该优化算法可以显著的提高数据传输的性能,降低数据的传输量.
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关键词
bwdsp众核架构
数据并行
卷积神经网络
计算任务划分
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Keywords
many-core bwdsp
data parallel
Convolutional Neural Network(CNN)
computing task partition
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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