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申威.太湖之光深度学习库中的并行卷积算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.09 MB | 2021-05-19

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　　神威·太湖之光深度学习库中的并行卷积算法存在批量受限的问题，且传统gemm卷积算法在其硬件架构上效率较低。基于申威异构众核处理器，提出一种无批量限制的通用并行卷积算法。结合异步DMA访存操作和从核间的寄存器通信，使用数据重用和软件流水等方法降低从核访存开销，利用手动向量化的方法充分发挥从核浮点的计算能力。实验结果表明，与基础7层循环算法、gemm算法和 Intel平台上的MKL-DNN算法相比，该算法的加速性能较好。

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