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基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法

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标签: 流处理器;单指令多线程;GTX200硬件架构;CUDA技术;卷积神经网络

针对具有高浮点运算能力的流处理器设备GPU 对神经网络的适用性问题,提出卷积神经网络的并行化识别算法,采用计算统一

设备架构(CUDA)技术,并定义其上的并行化数据结构,描述计算任务到CUDA 的映射机制。实验结果证明,在GTX200 硬件架构的GPU

上实现的并行识别算法的平均浮点运算能力峰值较CPU 上串行算法提高了近60 倍,更适用于神经网络的相关应用。

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