基于GPU的Winograd卷积算法并行化
Research on GPU-based parallelization of winograd convolution algorithm
江南大学 教育部轻工过程先进控制重点实验室, 江苏 无锡 214122
摘要
针对现代卷积神经网络中计算负荷过重的问题，提出一种基于GPU的创新性Winograd并行卷积算法。该算法利用负载均衡的任务映射、优化数据加载策略以隐藏延迟，并结合动态填充方法，充分挖掘Winograd卷积算法与GPU架构的协同效应。实验结果表明，在经典卷积神经网络模型ResNet的多个卷积层上，提出的算法优于NVIDIA cuDNN 8.3。0库中的标准Winograd卷积算法，在Turing架构的RTX 2080Ti GPU上实现高达2.46的加速比，并且保持较高的计算准确性。与基于GPU的标准Winograd卷积算法相比，该算法显著提升了卷积计算效率。
关键词
基金项目
高等学校学科创新引智计划项目(B23008)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0502
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第7期
发布历史
[2025-03-14] 优先出版
引用本文
王鑫, 甄雪茹. 基于GPU的Winograd卷积算法并行化 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0502. (Wang Xin, Zhen Xueru. Research on GPU-based parallelization of winograd convolution algorithm [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0502. )
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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