基于多 GPU 并行框架的 DNN 语音识别研究

• 作者: 杨宁
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 深度神经网络 语音识别 图形处理器 并行框架
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

提出了深度神经网络DNN的多GPU并行框架，描述了其实现方法及其性能优化，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合数据并行特点，实现快速高效的深度神经网络训练．对语音识别应用，在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升———相比单GPU有4．6倍加速比，数十亿样本的训练数天收敛，字错率降低约10％．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宁	南京晓庄学院数学与信息技术学院	10	24	3.0	4.0