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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.16 No.2
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 105 - 112 (8page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2022.16.2.105
이용수
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Convolutional neural network (CNN) has been adopted in various areas. Using graphics processing unit (GPU), speed improvement can be achieved on CNN, and many studies have proposed such acceleration methods. However, parallelizing the CNN on GPU is not straightforward because there are irregular characteristics in generating output feature maps in typical CNN models. In this paper, we propose a method that maximizes the utilization of GPU by modifying convolution combinations of a well-known CNN network, LeNet-5. Our regularized implementation on a heterogeneous system has achieved an improvement of up to 37.26 times in convolution and sub-sampling layers. Further, an energy consumption reduction of up to 26.40 times is achieved.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
III. OPENCL AND CUDA
IV. DUMMY OPERATION FOR REGULAR GPU PARALLELISM
IV. EXPERIMENTS AND DISCUSSIONS
IV. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, “Going deeper with convolutions,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, MA, 2015, pp. 1-9.
P. Swietojanski, A. Ghoshal, and S. Renals, “Convolutional neural networks for distant speech recognition,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 21, no. 9, pp. 1120-1124, 2014.
J. Cong and B. Xiao, “Minimizing computation in convolutional neural networks,” in Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2014. Cham, Switzerland: Springer, 2014, pp. 281-290.
Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradientbased learning applied to document recognition,” Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 1998.
A. Munshi, “The openCL specification,” in Proceedings of 2009 IEEE Hot Chips 21 Symposium (HCS), Stanford, CA, 2009, pp. 1-314.
P. Swietojanski, A. Ghoshal, and S. Renals, “Convolutional neural networks for distant speech recognition,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 21, no. 9, pp. 1120-1124, 2014.
J. Cong and B. Xiao, “Minimizing computation in convolutional neural networks,” in Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2014. Cham, Switzerland: Springer, 2014, pp. 281-290.
Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradientbased learning applied to document recognition,” Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 1998.
A. Munshi, “The openCL specification,” in Proceedings of 2009 IEEE Hot Chips 21 Symposium (HCS), Stanford, CA, 2009, pp. 1-314.
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