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神威·太湖之光深度學(xué)習(xí)庫中的并行卷積算法存在批量受限的問題，且傳統(tǒng)gemm卷積算法在其硬件架構(gòu)上效率較低。基于申威異構(gòu)眾核處理器，提出一種無批量限制的通用并行卷積算法。結(jié)合異步DMA訪存操作和從核間的寄存器通信，使用數(shù)據(jù)重用和軟件流水等方法降低從核訪存開銷，利用手動(dòng)向量化的方法充分發(fā)揮從核浮點(diǎn)的計(jì)算能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基礎(chǔ)7層循環(huán)算法、gemm算法和 Intel平臺(tái)上的MKL-DNN算法相比，該算法的加速性能較好。
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