加速深度学习：实现可压缩内存的CUDA算法

加速深度学习：实现可压缩内存的CUDA算法

深度学习任务需要高性能的计算机硬件支持，但是随着数据集的不断增大和模型的不断复杂化，显存成为了制约模型训练效率的瓶颈。本文将介绍一种基于CUDA的算法，通过数据的压缩减小了显存的使用量，提高了深度学习任务的训练速度。

我们首先定义一个压缩模块，用于将模型在训练过程中产生的数据进行压缩。这里我们使用无损压缩算法LZ4，它具有压缩效率高、压缩速度快的特点。

#include "lz4.h"
cudaError_t compressData(const void *src, size_t srcSize, void *dst, size_t dstSize) {
    int compressedSize = LZ4_compress_default((char*)src, (char*)dst, srcSize, dstSize);
    if (compressedSize <= 0) return cudaErrorUnknown;
    return cudaSuccess;
}

接下来，我们定义一个GPU kernel函数，用于在GPU上对数据进行解压、计算和压缩的操作。具体来说，首先将压缩的数据进行解压缩，然后进行计算操作，最后再对结果进行压缩。

__global__ void compressedKernel(const void *compressedData, size_t