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基于众核架构的反卷积并行优化研究的任务书
任务书
一、题目
基于众核架构的反卷积并行优化研究
二、任务背景
随着计算机科学技术的不断发展，深度学习应用领域不断扩大，从图像识别、语音识别到自然语言处理等，都取得了巨大的进展。反卷积层是深度学习神经网络中的重要模型，负责将高层特征映射还原到低层特征映射中。由于反卷积计算量大，时间复杂度高，在普通的计算机上运算较慢，因此需要进行并行优化。
众核架构是一种新型的计算架构，具有可扩展性和灵活性。因此，本次任务旨在基于众核架构，对反卷积进行并行优化，以提高计算效率。
三、任务内容
1.研究众核架构的原理和特点。
2.研究反卷积层的原理和计算方法。
3.分析反卷积层的瓶颈，设计并行算法。
4.在众核架构上实现反卷积层的并行优化算法。
5.进行性能测试和分析优化效果。
四、任务要求
1.具有计算机科学、电子工程、数学等相关专业背景。
2.熟练掌握计算机编程语言，如C/C++，Python等。
3.熟悉深度学习算法，了解反卷积层的计算方法。
4.了解众核计算机架构的基本原理，了解相关工具的使用。
5.具有较强的独立思考和解决问题的能力，具有良好的团队合作精神。
五、预期结果
1.研究成果论文，包括研究背景、方法设计、实现以及性能测试分析等。
2.设计实现的反卷积并行优化算法，具有较高的计算效率。
3.展示性能测试结果，分析优化效果。
4.能够进行反卷积层的模型训练和预测。
六、时间安排
1.研究背景阶段（1周）
2.算法设计阶段（2周）
3.算法实现阶段（4周）
4.性能测试和优化分析阶段（2周）
5.撰写论文阶段（2周）
七、参考文献
1.ZeilerM.D.,FergusR.Visualizingandunderstandingconvolutionalnetworks[C]//Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Cham,2014:818-833.
2.NingX.,ZhangH.,HuJ.,etal.PAR-LAYEREDSECONDGENERATIONMANY-COREPROCESSES[C]//The20thAnnualInternationalSymposiumonHighPerformanceComputerArchitecture.IEEEComputerSociety,2014:227-238.
3.ShiY.,YangD.,XuH.,etal.ParDNN:adistributedcomputingframeworkfordeepneuralnetworks[J].JournalofParallelandDistributedComputing,2016,98:18-28.
4.ChengD.,LiQ.,ZhouP.ParallelImplementationofConvolutionalandDeconvolutionalNeuralNetworkswithMapReduce[C]//InternationalConferenceonBigDataComputingandCommunications.Springer,Cham,2015:387-396.