なぜcuDNNのConvolutionは高速なのか | 射撃しつつ前転
cuDNNはNVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリである。このライブラリを使うとCaffeやChainerなどのDeep Learning用のソフトウェアの速度が向上する。 この速度向上に寄与している最も大きな部分がConvolutionの高速化である。 個人的には、CPUでどこまで高速にConvolutionが実現できるのかに興味がある。本記事は、その準備段階として、どういう高速化戦略がありえるのかを調べたものである。 ConvolutionとはConvolutionは、日本語では畳み込みと呼ばれる操作である。畳み込み操作自体は何次元のデータ構造に対しても定義できるが、以下では、画像処理でよく使われる、二次元のConvolutionのみを考える。 何も考えずに普通にConvolutionを実装すると、以下の擬似コードのようになるだろう。ただし、簡単のため、境界
Blue Sky Label 〜クラシック音楽へのおさそい 〜
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