【摘 要】
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[目的]TensorFlow是人工智能领域最具代表性的深度学习框架.国产加速设备需要一个支持OpenCL的TensorFlow才能发挥其加速性能,为此需要将TensorFlow框架下的CUDA代码向OpenCL转换.如何验证OpenCL核函数的正确性,是研发任务面对的重要问题.[方法]基于TensorFlow动态链接库自定义算子和raw_ops测试接口,本文提出了一套OpenCL核函数的测试解决方案,包括自定义算子的源码设计规范、测试代码规范、代码审核方法和测试流程.[结果]本文实现了对135个OpenC
【机 构】
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南开大学,软件学院,天津 300350
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[目的]TensorFlow是人工智能领域最具代表性的深度学习框架.国产加速设备需要一个支持OpenCL的TensorFlow才能发挥其加速性能,为此需要将TensorFlow框架下的CUDA代码向OpenCL转换.如何验证OpenCL核函数的正确性,是研发任务面对的重要问题.[方法]基于TensorFlow动态链接库自定义算子和raw_ops测试接口,本文提出了一套OpenCL核函数的测试解决方案,包括自定义算子的源码设计规范、测试代码规范、代码审核方法和测试流程.[结果]本文实现了对135个OpenCL核函数代码的审核与测试,在各种数据类型及多种数据规模下进行了测试对比,完成了OpenCL核函数正确性的验证,及其与CUDA核函数的性能比较.[结论]本文为TensorFlow下OpenCL核函数的测试提供了可靠而有效的解决方案.
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