CUDA Convolution 优化，基于CUDA的卷积并行运算的极致优化，深入浅出，从行优化和列优化两方面进行详细的描述

基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法For idy=l To n Do 浮点运算能力表现平稳,呈线性态势。 使用共享存備器( shared memory)收集数据 Thread[idx*pitch+]i1 FMi[e(idx, idy)]=( shared double) 4039 result: End for x烂 2.0358 (2)算法结束 1.772 43识别分类算法DCL 识别分类算法DCL如下 (1)Fori1 To nxn do(并行地) 在 Device的共享内存内初始化分类

随着网络数据量的暴增与计算机算力的发展，近些年来深度学习领域取得的重大的发展，许多传统机器学习领域无法解决的问题都在深度学习中取得突破。深度卷积神经网络是深度学习中的一中网络结构，与传统的全连接网络相比，采用卷积实现局部连接和权值共享，能够有效的解决参数爆炸的问题，广泛的被应用在计算机视觉领域。然而由于参数训练过程计算量太大，滑动卷积矩阵乘计算非常的费时，完成一个卷积神经网络模型的训练往往需要消耗大量的时间，针对这个问题，本次实验将构建一个基于CUDA架构的编程环境，采用CUDA/C++编程实现