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在癌症高发的当代,前列腺癌作为男性特有的疾病,其发病率逐年升高。卷积神经网络因其在图像识别领域的强大性能而倍受关注,也非常适用于计算机辅助诊断(Computer Aided Design,CAN)领域。由于神经网络模型中通常包含大量参数,因此训练一个卷积神经网络十分耗时。如何加快神经网络的训练成为了深度学习领域中一个十分重要的问题。为了解决这个问题,一般采用多GPU并行方案。其中,数据同步在GPU性能均衡的情况下表现更佳。因此,文中借鉴已有的基于数据并行算法对前列腺三维卷积网络进行加速。