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HyConv:通过细粒度策略选择加速多阶段CNN计算
发布时间:2019.03.15    新闻来源:TOCS   浏览次数:

摘要

现有的基于GPU的方法还不能满足训练卷积层占用大多数训练时间的大型卷积神经网络(CNN)的性能要求。在本文中,我们发现没有一个单一的卷积策略能够在所有计算阶段中执行得最快。然后,我们提出了一种通过细粒度策略选择加速多阶段CNN计算的方法HyConv。HyConv将现有的卷积策略封装到一组模块中,并通过计算每个阶段的一轮运行时度量选择最快的策略(也称为优胜者策略(Winner策略)。此外,HyConv使用一个数据库来记录当前的优胜者策略,避免以后对同一参数配置进行重复测量。我们的实验结果表明,在所有实际使用的CNN网络中,HyConv在单个GPU或四个GPU上始终优于现有的方法,其速度分别比cuDNN-MM高3.3倍和1.6倍。我们的实验结果表明,HyConv为大多数单个的卷积层提供了明显更好的性能(高达94.3%),从而解释了这一改进。此外,HyConv还能够用于任何参数配置,从而保持更好的可用性。

HyConv架构

原文链接:https://www.computer.org/csdl/journal/td/2019/02/08428450/17D45WrVg8z

 
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