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贾海鹏: 作品数：30 被引量：77H指数：5; 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

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面向GPU计算平台的神经网络卷积性能优化被引量：1: 2022年; 图像检测、识别任务已经被应用在越来越多的生产生活场景中,基于卷积神经网络的方法凭借着精度高的特点被广泛应用.但是卷积神经网络存在着权重参数多、对算力要求高的问题,算力有限且型号多样的边缘计算设备使得这些应用在使用中受限.在跨平台上运行高性能代码,以及基于GPU的卷积神经网络优化愈发重要.针对卷积神经网络中的卷积规模和其他通用矩阵乘(general matrix multiplication,GEMM)方法的不足,根据分块规模、分支执行、访存和计算比例,提出了一种针对卷积神经网络规模优化的GEMM优化方法,将其应用于Winograd算法,并结合算子合并,实现对卷积进一步优化.同时基于遍历的自调优选择性能最优的卷积算子,结合离线编译、内存池、16 b量化、网络规模裁剪等方法,来提升卷积神经网络的性能.最后在AMD V1605B平台上进行实验验证算法的效果,通过和其他GEMM算法以及深度学习网络的性能进行对比,验证了该方法能够获得比GEMM算法和Winograd算法更好的加速效果,并能有效地加速卷积神经网络.; 李茂文曲国远魏大洲贾海鹏; 关键词：卷积神经网络 GPU

基于ARMv8平台的多维FFT实现与优化研究被引量：8: 2019年; FFT(快速傅里叶变换)是用于计算离散傅里叶变换(DFT)或其逆运算的快速算法,它广泛应用于工程、科学和数学计算.到目前为止,鲜有基于ARM平台的高性能FFT算法的实现和优化,然而,随着ARMv8处理器应用的日益广泛,研究FFT算法在ARM平台上高性能实现日益重要.该文在ARMv8平台上实现和优化了一个高性能的多维FFT算法库:PerfFFT,通过FFT蝶形网络优化、蝶形计算优化、蝶形自动生成、SIMD优化、内存对齐、cache-aware的分块算法和高效转置等优化方法的应用,显著提升了FFT算法的性能.实验结果表明,PerfFFT相比目前应用最为广泛的开源FFT库FFTW实现了10%~591%的性能提升,而相比ARM高性能商业库ARM Performance Library实现了13%~44%的性能提升.; 陈暾李志豪贾海鹏贾海鹏; 关键词：FFT算法 CACHE优化矩阵分块

基于OpenCL的直方图生成算法优化方法研究: 随着GPU计算能力及可编程性的不断增强,采用GPU作为通用加速器对应用程序进行性能加速已经成为提升程序性能的主要模式.直方图生成算法是计算机视觉的常用算法,在图像处理,模式识别,图像搜索等领域都有着广泛的应用.随着图像处...; 安小景张云泉贾海鹏; 关键词：图形处理器优化设计; 文献传递

基于ARMv8处理器的高性能图像处理算法实现与优化研究被引量：4: 2022年; 色彩空间转换、图像缩放、图像滤波都是图像处理领域常见的算法,广泛应用于数字媒体、数据通信、生物医学和航空航天等领域。目前上述算法在ARM处理器上虽有开源的OpenCV库,但缺少与Intel IPP库精度相当的高性能图像处理库。为此,根据算法的计算访存特征,将上述算法分为数据无关算法、数据共享算法及非规则访存算法3类,提出了不同类别算法在ARMv8计算平台上的优化方法体系,最终构建了一个基于ARMv8计算平台的高性能图像处理算法库,精度上对标Intel IPP库,并通过算法优化、访存优化、SIMD优化及汇编指令优化等一系列优化方法的应用,大幅提升了图像处理算法的性能。实验结果表明,在华为鲲鹏920计算平台上,重点优化的CvtColor、Filter和Resize模块性能较OpenCV算法库都有显著提升。; 韦存阳贾海鹏张云泉曲国远魏大洲张广婷; 关键词：色彩空间转换图像插值图像滤波

基于OpenCL的均值平移算法在多个众核平台的性能优化研究被引量：1: 2013年; OpenCL作为一种面向多种平台、通用目的的编程标准,已经对许多应用程序进行了加速。由于平台硬件和软件环境的差异,通用的优化方法不一定在所有平台都有很好的加速。通过对均值平移算法在GPU和APU平台的优化,探讨了不同平台各种优化方法的贡献力,一方面研究各个平台的计算特性,另一方面体会不同优化方法的优劣,在优劣的相互转化中寻求最优的解决方案。实验表明,算法并行优化前、后在AMD 5850、Tesla C2050和APU A6-3650上分别达到了9.68、5.74和1.27倍加速,并行相比串行程序达到79.73、93.88和2.22倍加速,前两个平台OpenCL版本相比,CUDA版本的OpenCV程序达到1.27和1.24倍加速。; 庞旭张云泉龙国平贾海鹏颜深根; 关键词：GPU APU OPENCL 均值平移算法

基于OpenCL的直方图生成算法优化方法研究被引量：3: 2015年; 随着GPU计算能力及可编程性的不断增强,采用GPU作为通用加速器对应用程序进行性能加速已经成为提升程序性能的主要模式.直方图生成算法是计算机视觉的常用算法,在图像处理、模式识别、图像搜索等领域都有着广泛的应用.随着图像处理规模的扩大和实时性要求的提高,通过GPU提升直方图生成算法性能的需求也越来越强.在GPU计算平台关键优化方法和技术的基础上,完成了直方图生成算法在GPU计算平台上的实现及优化.实验结果表明,通过使用直方图备份、访存优化、数据本地化及规约优化等优化方法,直方图生成算法在AMD HD7850 GPU计算平台上的性能相对于优化前的版本达到了1.8～13.3倍的提升;相对于CPU版本,在不同数据规模下也达到了7.2～210.8倍的性能提升.; 安小景张云泉贾海鹏; 关键词：GPGPU OPENCL

基于SIMD的三角函数高性能实现与优化被引量：3: 2021年; 作为基本的数学运算,三角函数的高性能实现对构建处理器的基础软件生态具有重要意义,特别是当前处理器都采用了SIMD架构,基于SIMD实现高性能三角函数具有重要的研究意义和应用价值。对此,文中采用数值分析的方法,对5个常用的三角函数sin,cos,tan,atan,atan2进行了高性能的实现与优化。首先通过分析浮点数IEEE754标准,设计了高效的三角函数算法;然后通过多项式逼近算法中的泰勒公式、帕德近似及雷米兹算法提升了算法精度;最后利用指令流水线与SIMD优化进一步提升了算法性能。实验结果表明,在满足精度的前提下,所实现的三角函数,相较于libm算法库和ARM;算法库,在ARM V8计算平台上都获得了较大的性能提升,其中相比libm算法库有1.77~6.26倍的时间性能提升,相比ARM;算法库有1.34~1.5倍的时间性能提升。; 姚建宇张祎维张广婷贾海鹏; 关键词：三角函数 SIMD 高性能

基于OpenCL的连续数据无关访存密集型函数并行与优化研究被引量：2: 2013年; 连续的数据无关是指计算目标矩阵连续的元素时使用的源矩阵元素之间没有关系且也为连续的,访存密集型是指函数的计算量较小,但是有大量的数据传输操作。在OpenCL框架下,以bitwise函数为例,研究和实现了连续数据无关访存密集型函数在GPU平台上的并行与优化。在考察向量化、线程组织方式和指令选择优化等多个优化角度在不同的GPU硬件平台上对性能的影响之后,实现了这个函数的跨平台性能移植。实验结果表明,在不考虑数据传输的前提下,优化后的函数与这个函数在OpenCV库中的CPU版本相比,在AMD HD 5850GPU达到了平均40倍的性能加速比;在AMD HD 7970GPU达到了平均90倍的性能加速比;在NVIDIA Tesla C2050GPU上达到了平均60倍的性能加速比;同时,与这个函数在OpenCV库中的CUDA实现相比,在NVIDIA Tesla C2050平台上也达到了1.5倍的性能加速。; 蒋丽媛张云泉龙国平贾海鹏; 关键词：GPU OPENCL 向量化 ROI

边缘海静力数值预报模式并行算法研究: 2016年; 边缘海静力数值模式是国内针对边缘海特点自主开发的数值预报模式,但该模式因物理求解方程较多且采用不宜并行化的SOR求解算法而程序计算时间过长。针对上述问题,提出基于三维网格和海洋模式特点的SOR并行求解算法,该算法在保留三维网格数据间依赖关系的同时,有效解决了SOR迭代算法难以并行化的问题。同时,引入通信避免算法,采用MPI非阻塞通信方式,细分计算和通信过程,利用计算有效隐藏通信开销,提高了并行程序效率。实验结果表明,并行后的边缘海静力数值模式程序的性能相对串行程序提升了60.71倍,3天(25920计算时间步)预报结果的均方根误差低于0.001,满足海洋数值预报的时效性和精度要求。; 逄仁波张云泉谭光明徐建良贾海鹏解庆春; 关键词：非阻塞 SOR

基于SIMD的Square Root函数高性能实现与优化被引量：2: 2021年; 在计算机图形学、积分计算和神经网络等应用场景中,平方根函数的高性能实现在构建处理器的基础软件生态中起到了十分重要的作用。随着ARM架构处理器得到广泛的使用,研究ARM架构下的函数快速算法实现变得更加关键。当前大量处理器都采用了SIMD架构,所以,研究基于SIMD实现高性能函数计算方法具有重要的研究意义和发展前景。因此,对平方根函数进行了高性能的实现与优化。通过分析IEEE 754标准的浮点数在内存中的存储格式,设计了高效的平方根函数算法;然后通过结合平方根倒数和泰勒公式算法,进一步提高了算法精度;最后通过SIMD优化进一步提升了算法性能。实验结果表明,在满足精度的前提下,相比于libm算法库,实现的平方根函数的,性能提高了约7倍,相比于ARM V8提供的计算平方根的指令在性能上提高了约3倍。; 赵永浩贾海鹏张云泉张思佳; 关键词：SIMD 高性能

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