基于申威众核架构的分组卷积计算加速与优化

Acceleration and optimization of group convolution calculation based on SW many-core architecture
王鑫
张铭
江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122

摘要

针对应用普通卷积结构的卷积计算复杂度较高、计算量与参数量较大的问题,提出以国产SW26010P众核处理器为平台的并行分组卷积算法。核心思想是利用独特的数据布局,通过多核映射处理进行并行计算。实验测试结果表明,与单核串行算法相比,使用该并行分组卷积算法可以获得79.5的最高加速比及186.7MFLOPS的最大有效算力。通过SIMD指令对并行分组卷积算法进行数据并行优化后,与使用优化前的并行分组卷积算法相比,可以获得10.2的最高加速比。

基金项目

高等学校学科创新引智计划项目(B12018)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0559
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1745-1749
文章编号: 1001-3695(2023)06-023-1745-05

发布历史

[2023-01-17] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版

引用本文

王鑫, 张铭. 基于申威众核架构的分组卷积计算加速与优化 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1745-1749. (Wang Xin, Zhang Ming. Acceleration and optimization of group convolution calculation based on SW many-core architecture [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1745-1749. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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