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高海宁(高海宁:利用CUDA加速并行计算提高网络预测性能)

发布日期:2024-03-29 11:13:59

对于机器学习、深度学习任务中的神经网络模型,高海宁教授研究小组结合CUDA技术进行了大量实验。CUDA是英伟达推出的面向通用并行计算的GPU并行计算架构。通过CUDA技术,高海宁与他的研究小组研究探索了深度学习模型、卷积神经网络模型、循环神经网络模型、残差神经网络模型等各种神经网络模型在GPU上的优化方法,以及如何在并行计算中应用和优化这些神经网络模型。

最终,他们提出了一种有效的GPU高速计算方法,该方法可以大幅提高神经网络模型的预测性能。高海宁教授表示,这项研究成果对深度学习的发展有着重要的意义,可以为深度学习在视觉识别、自然语言处理等领域的应用带来更高的性能和更快的速度。

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