一种基于GPU的高性能稀疏卷积神经网络优化_方程(2019-10-13_11_06_53)1

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，尤其在图像识别和处理方面表现出卓越的性能。然而，随着CNN模型复杂度的增加，参数规模不断增大，这导致了计算需求急剧上升。为了应对这一挑战，研究者们提出了多种方法来压缩CNN的规模，以减少计算负担。 稀疏卷积神经网络（Sparse CNNs）是其中的一种策略，它通过去除模型中不重要的连接，形成稀疏的数据结构，从而降低计算和存储成本。然而，这种稀疏结构在GPU上的执行效率并不高，因为传统的GPU优化方法通常是针对稠密数据设计的。 针对这一问题，文章提出了一种基于GPU的高性能稀疏卷积神经网络优化方法。该方法采用了直接稀疏卷积算法，将卷积操作转化为稀疏向量和稠密向量的内积运算。这一转化使得算法能更好地适应GPU的并行计算特性，充分发挥GPU的计算能力。 在GPU平台上，优化方案利用数据稀疏性进行任务调度，这意味着只处理非零元素，减少了无效计算。同时，通过管理内存替换，利用数据局部性，即频繁访问的数据更可能连续存储，来提高内存访问效率。这样，即使在处理稀疏数据时，GPU也能高效执行卷积层的运算。 实验结果表明，这种方法在AlexNet、GoogleNet和ResNet等常见CNN架构上相对于cuBLAS（CUDA Basic Linear Algebra Subprograms，用于GPU的线性代数库）实现了显著的加速，速度提升范围分别为1.07x~1.23x、1.17x~3.51x和1.32x~5.00x。相较于cuSPARSE（CUDA Sparse Matrix-Vector Multiply Library，用于GPU的稀疏矩阵运算库），在相同模型上的性能提升为1.31x~1.42x、1.09x~2.00x和1.07x~3.22x。 总结来说，本文提出的优化策略是针对稀疏CNN在GPU上的高效执行而设计的，它通过优化数据处理方式和内存管理，有效提升了GPU处理稀疏卷积运算的性能。这一成果对于应对大规模CNN模型的计算挑战具有重要意义，为深度学习的计算效率提升提供了新的解决方案。