AMD Fusion Developer Summit 2011 Session Catalog
Products Processors Accelerators Graphics Adaptive SoCs, FPGAs, & SOMs Software, Tools, & Apps
最内ループからはじめる深層学習(waifu2xの高速化)
概要 経緯 : http://d.hatena.ne.jp/w_o/20150602#1433229756 なんか社内チャットで https://github.com/WL-Amigo/waifu2x-converter-cpp をはやくしろというメッセージを受信したのでやった。 まあそれなりに頑張ったのでまとめておく 今の waifu2x のパラメータ(カーネル3x3、平面数32の倍数)に依存したチューニングをしている部分もあるが、 カーネルサイズが小さいCNNなら同じような考えかたを適用できるのではないかと思う 今の実装の効率はhttp://d.hatena.ne.jp/w_o/20150616#1434392833にあるとおり。 自分では確認できていないが、CUDA版はKeplerが効率悪くて、Fermi、Maxwellなら30〜40%程度の効率らしい。 前提知識 OpenCV が少
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
het_27_dp_speedup.eps
DXVA Video Processing - Windows applications | Microsoft Docs
