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基于GPU的RBM并行加速方法

大?。?/span>0.94 MB 人氣: 2017-11-07 需要積分:0

  為針對受限玻爾茲曼機處理大數(shù)據(jù)時存在的訓練緩慢、難以得到模型最優(yōu)的問題,提出了基于CJPU的RBM模型訓練并行加速方法。首先重新規(guī)劃了對比散度算法在C‘JPU的實現(xiàn)步驟;其次結(jié)合以往C’JPU并行方案,提出采用CUBLAS執(zhí)行訓練的矩陣乘加運算,設(shè)計周期更長、代碼更為簡潔的Tausworthe113和CLCC4的組合隨機數(shù)生成器,利用CUDA拾取紋理內(nèi)存的讀取模式實現(xiàn)了Sigmoid函數(shù)值計算;最后對訓練時間和效果進行檢驗。通過MNIST手寫數(shù)字識別集實驗證明,相較于以往RBM并行代碼,新設(shè)計的CJPU并行方案在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓練上優(yōu)勢較為明顯,加速比達到25以上。

基于GPU的RBM并行加速方法

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