基于CUDA的平行卷积运算

简介：
本文探讨了利用NVIDIA CUDA技术进行高效的并行卷积计算方法，旨在提升大规模图像数据处理的速度与效率。 随着网络数据量的快速增长以及计算机算力的发展，近年来深度学习领域取得了重大突破，许多传统机器学习方法难以解决的问题在深度学习技术中得到了有效解决。其中，深度卷积神经网络是深度学习的一种重要架构，在处理图像等视觉任务时表现尤为突出。相较于传统的全连接网络结构，卷积神经网络通过局部连接和参数共享的方式实现了高效的计算，并显著减少了模型的参数数量。 然而，尽管这些优势明显，但在实际训练过程中仍然面临一些挑战。例如，由于需要进行大量的矩阵运算来执行滑动窗口内的卷积操作，因此整个训练过程往往消耗大量时间。为了解决这一问题，在本次实验中我们将构建基于CUDA架构的编程环境，并使用CUDA/C++语言实现二维卷积计算的并行化处理。通过对比GPU与CPU在不同参数设置下的性能差异，旨在分析并行技术对程序运行效率的实际提升效果。