GPU实现神经网络加速优化的关键方式是并行化与矢量化,一种最常见的GPU加速神经网络的模式为通用矩阵相乘(General Matrix Multiply),即将各类神经网络核心计算展开为矩阵计算的形式。 下面以卷积神经网络中的加速计算对GPU加速原理进行分析。 卷积:卷积操作如下图所示神经网络中的卷积通过卷积核在特征图上以特定步长平移滑动...
GPU的基本原理是将大规模的并行计算任务拆分成更小的任务,并将其分发给GPU上的多个内核同时进行处理。这种基于数据并行的计算方式非常适合神经网络的训练。在神经网络的训练过程中,包括前向传播、反向传播和权重更新等步骤可以很容易地拆分成并行任务,因此利用GPU进行加速非常有效。 GPU是一种专门用于图形渲染、计算和加...
import GPUfrom'gpu.js'const gpu = new GPU()const multiplyMatrix = gpu.createKernel(function(a, b) {varsum= 0;for(var i = 0; i < 512; i++) {sum+= a[this.thread.y][i] * b[i][this.thread.x];}returnsum;}).setOutput([512, 512]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
(2)、主干网络一般不是我们自己设计的网络,因为这些网络已经证明了在分类问题上的特征提取能力是很强的,在用这些网络作为backbone的时候,都是直接加载官方已经训练好的模型参数,后面接着我们自己的网络,让网络的这两个部分同时训练,加载的backbone模型已经具有特征提取能力了,在我们的训练过程中,会对他进行微调,使得其...