基于眾核架構(gòu)的反卷積并行優(yōu)化研究的任務(wù)書

基于眾核架構(gòu)的反卷積并行優(yōu)化研究的任務(wù)書任務(wù)書一、題目基于眾核架構(gòu)的反卷積并行優(yōu)化研究二、任務(wù)背景隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，從圖像識(shí)別、語音識(shí)別到自然語言處理等，都取得了巨大的進(jìn)展。反卷積層是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的重要模型，負(fù)責(zé)將高層特征映射還原到低層特征映射中。由于反卷積計(jì)算量大，時(shí)間復(fù)雜度高，在普通的計(jì)算機(jī)上運(yùn)算較慢，因此需要進(jìn)行并行優(yōu)化。眾核架構(gòu)是一種新型的計(jì)算架構(gòu)，具有可擴(kuò)展性和靈活性。因此，本次任務(wù)旨在基于眾核架構(gòu)，對(duì)反卷積進(jìn)行并行優(yōu)化，以提高計(jì)算效率。三、任務(wù)內(nèi)容1.研究眾核架構(gòu)的原理和特點(diǎn)。2.研究反卷積層的原理和計(jì)算方法。3.分析反卷積層的瓶頸，設(shè)計(jì)并行算法。4.在眾核架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)反卷積層的并行優(yōu)化算法。5.進(jìn)行性能測(cè)試和分析優(yōu)化效果。四、任務(wù)要求1.具有計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)背景。2.熟練掌握計(jì)算機(jī)編程語言，如C/C++，Python等。3.熟悉深度學(xué)習(xí)算法，了解反卷積層的計(jì)算方法。4.了解眾核計(jì)算機(jī)架構(gòu)的基本原理，了解相關(guān)工具的使用。5.具有較強(qiáng)的獨(dú)立思考和解決問題的能力，具有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神。五、預(yù)期結(jié)果1.研究成果論文，包括研究背景、方法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)以及性能測(cè)試分析等。2.設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的反卷積并行優(yōu)化算法，具有較高的計(jì)算效率。3.展示性能測(cè)試結(jié)果，分析優(yōu)化效果。4.能夠進(jìn)行反卷積層的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。六、時(shí)間安排1.研究背景階段（1周）2.算法設(shè)計(jì)階段（2周）3.算法實(shí)現(xiàn)階段（4周）4.性能測(cè)試和優(yōu)化分析階段（2周）5.撰寫論文階段（2周）七、參考文獻(xiàn)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]//InternationalConferenceon