二维卷积计算在CUDAGPU架构上的性能优化研究
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随着高性能计算平台的发展,GPU从最初的图形图像处理领域过渡到支持通用计算领域,实践表明,原有运行于CPU平台的程序能够在GPU计算平台上得到大幅度的性能提升。二维卷积操作是图像锐化,卷积神经网络等算法的基础运算,在计算机图形学以及人工神经网络等领域有着广泛应用。因此,二维卷积操作的运行性能有着重要的研究价值,本文着重研究在GPU平台上使用CUDA编程模型对二维卷积计算进行性能优化的关键计算。
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本文档关键词:架构,优化,计算,二维,卷积