多GPU环境下的卷积神经网络并行算法

发布时间：2017-05-27 06:18

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【摘要】：随着深度学习的不断发展,卷积神经网络凭借其优异的识别性能,在图像识别、语音识别等领域受到了越来越多的关注.卷积神经网络的研究需要进行充分的实验,然而其训练过程通常需要大量时间.使用高性能GPU可以加速卷积神经网络的训练过程,但是由于GPU的特殊结构,进行多GPU的扩展时难以取得令人满意的加速比.提出一种在多GPU下的数据并行算法,与传统的客户机/服务器结构不同,该算法以环形结构组织GPU,更有利于多GPU扩展,系统不会受限于服务器节点的性能.此外还通过并行化单个GPU的计算与传输任务,提高GPU的使用效率.实验结果表明,使用4个GPU时,该算法分别在mnist和cifar10数据集上取得了3.77和3.79倍的加速比,并且对网络的识别性能无显著影响.
【作者单位】： 中国科学技术大学计算机科学与技术学院网络计算与高效算法实验室;中国科学技术大学中科院沈阳计算所网络与通信联合实验室;
【关键词】： 卷积神经网络 GPU 随机梯度下降 并行算法
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1引言作为深度神经网络的一种,卷积神经网络(ConvolutionalNeural Netw orks,CNN)在图像识别领域有着非常优异的表现[1],其识别性能大大优于传统的机器学习方法.通常采用反向传播算法(Back Propagation Algorithm,BP算法)来训练CNN模型.BP算法在1986由Rumelhart[2]等人提出,用

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