Indexed by：
Abstract：
深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)中数据量巨大,且卷积层计算复杂度高,使得其难以在资源有限的嵌入式GPU上进行部署,因此需要对其进行并行加速设计.本文提出采用切比雪夫多项式对卷积核进行逼近,并将该优化方案应用在面向图像重构的DNN中以实现卷积操作的并行化处理,降低计算复杂度.然后为优化后的网络卷积层进行基于GPU的并行加速设计,最后将网络整体移植到NVIDIA AGX Xavier嵌入式开发板上来实现图像的重构推理过程.实验结果表明,并行加速后的网络重构推理的速度是原始网络的2.2倍.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
小型微型计算机系统
ISSN： 1000-1220
CN： 21-1106/TP
Year： 2020
Issue： 10
Volume： 41
Page： 2206-2211
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
