在当今的AI领域中，卷积神经网络（CNN）已经成为了图像识别、语音识别等任务的核心技术。然而，将CNN的运算迁移到移动设备上，尤其是智能手机上，存在巨大的性能挑战。这一挑战主要源于CNN需要进行大量的卷积计算，而移动设备的计算资源有限。本研究通过MXNet深度学习框架在手机上实现了CNN前向过程的加速，并探索了如何利用手机上的GPU进行计算加速。
CNN是一种深度学习算法，它模仿了人类视觉系统的运作方式。CNN在图像分类、语音识别等领域取得了卓越的成果，因此，人们希望把这样的深度学习技术运用到移动设备上，使设备能直接在本地处理复杂的神经网络任务，而不是依赖于云端服务器。然而，移动设备的CPU或GPU的计算能力远不如服务器级别的硬件，因此实现本地运行高性能的CNN模型是一项挑战。
MXNet是一个高效的深度学习框架，它支持移动设备和服务器级别的硬件。借助于MXNet，研究人员可以在手机上实现CNN模型的前向传播，即输入数据通过模型层传递直至输出预测结果的过程。在CNN模型中，前向传播包括多个卷积层、激活层、池化层等，其中卷积层是最为计算密集型的操作，对性能影响巨大。
由于手机上的CPU处理能力有限，研究人员选择了GPU进行加速，因为GPU擅长处理大规模并行计算，这正好符合卷积计算的特性。为了有效地利用GPU加速卷积计算，研究者采用了OpenCL通用编程框架。OpenCL允许开发者编写可在不同硬件架构上运行的代码，包括CPU、GPU以及多种处理器。在这项研究中，OpenCL被用来将卷积操作优化成矩阵乘法的形式，这是因为矩阵乘法能够有效利用GPU的并行计算能力。
为了进一步提升手机上CNN的运算速度，研究者对移动GPU进行了专门的优化。比如，他们可能通过调整算法来减少内存访问次数，改进数据传输方式，或是将数据预处理成更适合GPU并行处理的格式。通过这些优化，研究者成功地将CNN前向过程的时间降低到了原来时间的一半。
关键词中提到了手机、移动GPU、快速算法和OpenCL。手机指的是CNN运行的设备平台，移动GPU指的是用来加速计算的硬件组件，快速算法指的是为了在有限的硬件资源下加速CNN前向传播而设计的算法，OpenCL是用于在多种硬件上执行并行计算的编程框架。
研究中提到的中图分类号、文献标志码和基金项目，这些都是学术论文中常见的元素，用于索引和资助信息。通信地址指向了研究者所在的研究机构，也是研究论文中必须标明的信息。
总结来说，这篇研究主要是探讨了如何利用深度学习框架和移动GPU进行CNN计算的加速，并取得了一定的成果。由于移动设备的普及性和便携性，这类研究的成果具有重要的应用价值。随着硬件技术的发展和算法的优化，未来在移动设备上运行复杂的深度学习模型将变得更加高效和可行。
