二维卷积计算在CUDAGPU架构上的性能优化研究

• 作者: 马龙飞
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 二维卷积计算 GPU平台 性能优化
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 探索与观察
• 页码范围: 56-57
• 页数: 2页
• 字数: 1323字
• 语种: 中文

摘要

随着高性能计算平台的发展,GPU从最初的图形图像处理领域过渡到支持通用计算领域,实践表明,原有运行于CPU平台的程序能够在GPU计算平台上得到大幅度的性能提升.二维卷积操作是图像锐化,卷积神经网络等算法的基础运算,在计算机图形学以及人工神经网络等领域有着广泛应用.因此,二维卷积操作的运行性能有着重要的研究价值,本文着重研究在GPU平台上使用CUDA编程模型对二维卷积计算进行性能优化的关键计算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马龙飞		1	2	1.0	1.0