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嵌入式GPU和CPU的深度学习网络部署

更新时间：2019-07-16 09:22:14 大小：3M 上传用户：z00查看TA发布的资源 标签：嵌入式gpucpu深度学习 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

CUDA编程对GPU的挑战

 学习CUDA编程

– 需要重新编写程序于GPU并行编程的运算架构

 创建CUDA kernels

– 需要分析算法来创建最大化并行处理的CUDA kernel

 分配内存

– 需要处理CPU和GPU memory space的内存分配

 尽量减少CPU和GPU的数据传输

– 需要尽量减少，同时确保在算法的适当部分完成所需的数据传输


生成代码的性能

 图像处理和计算机视觉性能

 AlexNet 在Titan XP上的深度学习推理性能

 VGG-16 在Titan XP上的深度学习推理性能

 AlexNet 在Jetson (Tegra) TX2 上的深度学习推理性能


部分文件列表

文件名 大小
deploying-deep-learning-networks-to-embedded-gpus-and-cpus.pdf 3M

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