【摘 要】
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为加速卷积神经网络的前向推理速度,提出一种针对卷积操作访存连续性的优化策略。在深度学习框架Caffe中,卷积以矩阵乘法的形式实现。Caffe卷积包含两个主要操作,分别是im2co
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(2016YFB1000403)
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为加速卷积神经网络的前向推理速度,提出一种针对卷积操作访存连续性的优化策略。在深度学习框架Caffe中,卷积以矩阵乘法的形式实现。Caffe卷积包含两个主要操作,分别是im2col和gemm。im2col称为image to columns,负责展开输入图像;gemm是general matrix-matrix multiplication的缩写,负责完成矩阵与矩阵之间的乘法运算。在以行优先的体系结构中,通过转置操作改变输入图像的数据排列,提升im2col和gemm的访存效率。实验结果表明,卷积操作的平均
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