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2025-04-13 发布于广东
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利用GPU加速Winograd卷积算法的并行化研究.docx

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利用GPU加速Winograd卷积算法的并行化研究

利用GPU加速Winograd卷积算法的并行化研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．3

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

Winograd卷积算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

GPU并行计算概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

研究目标及主要内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

二、Winograd卷积算法原理及优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

Winograd卷积算法基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

Winograd卷积算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

算法性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

三、GPU并行计算架构及优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

GPU并行计算架构介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

GPU与CPU的并行计算优势比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

GPU在深度学习领域的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

四、基于GPU的Winograd卷积算法并行化研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

并行化设计思路及关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

并行化实施流程与步骤详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

并行化性能优化策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实验结果分析与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

五、面向实际应用的Winograd卷积算法优化实践．．．．．．．．．．．．．．．．27

在图像识别领域的应用优化实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

在自然语言处理领域的应用优化实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

在其他深度学习领域的应用展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

六、研究总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

研究成果总结与评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

研究中存在的问题与不足分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

未来研究方向与前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

利用GPU加速Winograd卷积算法的并行化研究（2）．．．．．．．．．．．．．．38

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

相关研究综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

研究目的与任务概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

二、GPU技术概述及优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

GPU基本概念与架构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

GPU在计算领域的应用现状及优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

GPU加速技术原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

三、Winograd卷积算法原理及优化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

Winograd卷积算法基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

Winograd卷积算法的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

Winograd卷积算法在深度学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

四、基于GPU的Winograd卷积算法并行化研究．．．．．．．．．．．．

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