基于CUDA的并行卷积运算
随着网络数据量的暴增与计算机算力的发展，近些年来深度学习领域取得的重大的发展，许多传统机器学习领域无法解决的问题都在深度学习中取得突破。深度卷积神经网络是深度学习中的一中网络结构，与传统的全连接网络相比，采用卷积实现局部连接和权值共享，能够有效的解决参数爆炸的问题，广泛的被应用在计算机视觉领域。然而由于参数训练过程计算量太大，滑动卷积矩阵乘计算非常的费时，完成一个卷积神经网络模型的训练往往需要消耗大量的时间，针对这个问题，本次实验将构建一个基于CUDA架构的编程环境，采用CUDA/C++编程实现二维的卷积的并行计算，通过对比GPU实现与CPU实现，调整不同参数，分析并行技术对程序性能的提升效果
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