计算机应用研究

作者：王鑫,张铭,

单位：江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122；

关键词：卷积神经网络,分组卷积,并行算法,数据并行,

基金：高等学校学科创新引智计划项目(B12018)；；

针对应用普通卷积结构的卷积计算复杂度较高、计算量与参数量较大的问题，提出以国产SW26010P众核处理器为平台的并行分组卷积算法。核心思想是利用独特的数据布局，通过多核映射处理进行并行计算。实验测试结果表明，与单核串行算法相比，使用该并行分组卷积算法可以获得79.5的最高加速比及186.7MFLOPS的最大有效算力。通过SIMD指令对并行分组卷积算法进行数据并行优化后，与使用优化前的并行分组卷积算法相比，可以获得10.2的最高加速比。

来源：2023年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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