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一种基于GPU的卷积运算内存访问优化方法

摘要

一种基于GPU的卷积运算内存访问优化方法,涉及卷积运算访存优化技术。本发明能够解决现有技术的卷积运算访存开销较大的缺陷。技术要点:将卷积核数据加载至共享内存中;将卷积输出以32列为单位分割成子块,得到若干个包含32列数据的子块以及1个少于32列数据的子块;每个线程计算该线程所需要的第一个数据的索引;每个线程通过列重用算法从所述第一个数据的索引中获取剩余所需的输入数据,并将获取的输入数据传递给行重用算法;经过行重用算法计算输出结果并存储在寄存器数据sum中;并将sum写入全局内存;计算卷积输出中其余待计算的数据。本发明用于对图像处理、视频处理和机器学习领域中的卷积运算进行访存优化。

著录项

  • 公开/公告号CN111797985A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202010710031.1

  • 申请日2020-07-22

  • 分类号G06N3/063(20060101);G06N3/04(20060101);G06F9/50(20060101);

  • 代理机构23217 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人杨立超

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 08:00:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-22

    授权

    发明专利权授予

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