卷积算子与GPU加速
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TheJustice_
这个作者很懒，什么都没留下…
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深度学习中的卷积算子优化与GPU加速
/ 共享内存用于存储输入和卷积核的局部块// 加载输入数据到共享内存++kh) {++kw) {GPU加速和算子优化在深度学习中至关重要。通过使用高效库、混合精度训练、并行计算策略、操作融合、自定义CUDA内核等方法，可以显著提高深度学习模型的训练和推理速度。这些优化技术不仅提升了计算效率，还增强了模型在实际应用中的性能和可扩展性。原创 2024-06-11 14:48:46 · 2018 阅读 · 0 评论 -
深度学习中的卷积算子原理
卷积算子通过在输入数据上进行滑动窗口操作，提取局部特征；而GPU加速利用其强大的并行计算能力和高效内存架构，显著提升计算速度。PyTorch和TensorFlow分别通过动态计算图和静态计算图、自动微分、混合精度训练、操作融合等技术，实现深度学习任务的高效计算。这些优化技术在大规模深度学习任务中发挥着关键作用，确保模型训练和推理的高效性和准确性。原创 2024-06-11 14:43:50 · 2028 阅读 · 4 评论