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基于GPU的深度学习作业加速的关键技术研究的开题报告
一、选题背景和意义
在过去几年中，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医疗诊断、无人驾驶等多个领域取得了重要的突破和应用。但随着数据量、模型复杂度的不断增加，深度学习的计算成本也越来越高，需要大量的计算资源。这时候，基于GPU（图形处理器）的深度学习计算已成为深度学习计算的首选方案。
为了充分发挥GPU在深度学习计算中的优势，需研究并实践基于GPU的深度学习加速技术。作为一项重要的技术领域，需要在硬件和算法等方面开展深入研究，以应对深度学习发展中面临的挑战，促进深度学习应用在生产实践中的更广泛应用。
二、研究内容和思路
近年来，深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域中得到了广泛应用，并且每天都会产生大量的数据，使深度学习技术更加需要高效的计算能力支撑。在深度学习内部，很多层神经元之间的计算和数据传输都是高度并行的，而且这些计算和数据传输的量很大，这就需要计算高度并行的硬件，以实现深度学习计算的高速运行。
GPU作为一种专用硬件，具有高并行处理的能力，尤其适合进行深度学习计算任务。因此，为了加速深度学习过程，将深度学习计算任务委托给GPU进行并行计算是一种行之有效的方式。此外，为了最大限度发挥GPU的并行计算能力，还需要在算法和应用方面采取特定的优化措施。
本研究拟从以下几方面对基于GPU的深度学习作业加速进行深入研究：
1.GPU基础知识：
深入了解GPU的硬件结构和工作原理、GPU与CPU的区别与联系。
2.深度学习算法的GPU并行化：
深入了解卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络等深度学习算法结构，思考如何将算法结构进行GPU并行化优化。
3.深度学习的数据并行和模型并行：
针对不同深度学习模型和数据规模的不同，如何进行数据并行和模型并行的优化，以实现更高效的GPU并行计算。
4.其他GPU加速技术的研究：
包括利用GPU高速内存、共享内存、纹理存储器等技术进行加速，同时采用CUDA、OpenCL等并行计算框架。
三、预期成果和意义：
通过本研究的深入学习和实践，我们可以了解基于GPU的深度学习加速技术的流程、方法和技巧，并开发出相关的软件和硬件系统。这样，在深度学习的计算速度、准确性、节省的时间、硬件成本等方面都能达到更加优秀的效果。
这些研究结果有助于：
1.促进深度学习技术在多个领域的应用，加速技术的发展和创新。
2.为众多生产实践中的深度学习算法提供对GPU更高效利用的支持。
3.以更加高效的计算技术支持深度学习，可拓展深度学习应用范围，提高深度学习的实用性。
四、研究计划和进度安排
本研究时间为2021年9月至2022年6月，大致计划如下：
1.前期调研（9月-11月）
深入了解GPU、深度学习和并行计算的基础知识。研究和调研深度学习作业加速的关键技术，包括数据并行和模型并行等相关技术。
2.理论研究（12月-1月）
基于对GPU、深度学习和并行计算的深入理解，研究并分析相关技术，实现深度学习算法在GPU上的并行加速。
3.算法优化（2月-3月）
对深度学习算法进行算法优化，如卷积、反卷积、循环等，实现算法在GPU上的最优性能。
4.硬件探索（4月-5月）
研究GPU的硬件结构和软件控制接口，探索GPU上的加速技术，如利用GPU高速内存、共享内存、纹理存储器等技术进行加速。
5.系统实现（6月）
实现经过算法优化和GPU加速优化后的深度学习作业，将其与当前主流深度学习作业进行比较，评估系统的性能。
以上为本研究的大致计划和进度安排，具体的任务安排将根据实际情况进行调整。