CUDA 图像卷积加速程度

熊猫视觉 2015-07-15 12:55:45

我在for循环里面调用不同的cuda的卷积核，最后查看时间只提速了三别，请问三倍正常吗？如何继续优化呢？

...全文

798 3 打赏收藏转发到动态举报

写回复

3 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

beidia 2016-09-20

打赏
举报

回复

你好，您快了三倍，我还慢了一倍呢

tengwl 2015-09-01

打赏
举报

回复

是cuda版本和C++版本的性能比较只快了三倍吗？

熊猫视觉 2015-07-15

打赏
举报

回复

使用共享内存吗？有人指点吗？

该项目旨在使用 SYCL（基于 C++ 的高性能并行编程模型）来加速图像卷积过程。通过利用 GPU 和其他硬件加速器的并行计算能力，大幅提高图像处理的效率。

作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着计算机视觉技术的发展和应用领域的广泛拓展，人们越来越多地将注意力集中在如何提升机器视觉系统的性能上。近年来，深度学习（Deep Learning）和高性能计算（High Performance Computing，HPC）等新兴技术正朝着成为主流的方向发展。基

摘要卷积神经网络(Convolution Neural Network，CNN)是在计算机视觉，图像识别和分类等领域应用最成功的人工神经网络数学模型。高性能神经网络结构规模庞大，一次完整推理过程需要进行大量乘法加法计算。训练出一个高性能卷积神经网络模型需要的计算量是推理过程的数十倍至更多。当前的理论和技术水平无法做到一个模型可以普适所有领域，不同的应用场景需要设计特定神经网络结构和采集特定数据集。庞大的算力需求和高质量的数据采集是训练得到高性能卷积神经网络的两个关键内容。如何提高算力是当下企业

TensorRT+CUDA加速人体关键点检测目录TensorRT+CUDA加速人体关键点检测1、人体关键点检测简介2、 CPU和GPU的异同3、 TensorRT推理加速4、 CUDA编程加速后处理 1、人体关键点检测简介在影视游戏领域中，动画和角色中必须要有动作如奔跑、打斗、跳跃等，动捕技术出来之前的做法是动画师手工一帧帧修，此方法非常耗时，且非常考验动画师的经验。动捕技术常使用演员表演某些动作，并将这些动作转化为数字模型的动作，目前比较主流的几种动捕技术有红外动捕（标记点动捕）：演员穿着紧身衣，

摘要近些年来，深度学习作为机器学习的一种新的形式，它使计算机能够从经验中学习并根据概念层次来理解世界。作为一种崭新的人工神经网络方法，卷积神经网络（CNN）使神经元之间可以权值共享来减少样本的训练参数使分类的泛化能力和精确度更进一步的提高。因此CNN在图像识别领域成功得到了广泛的推广和应用。目前，实现CNN的主要方式通常是基于通用处理器的，但这种基于软件的方式并不能让CNN的并行性得到充分挖掘，并且使应用在实时性、灵活性和功耗等方面的需求都不能得到满足。除此之外，由于任何一个CNN模型都无法

580

社区成员

2,919

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章