基于GPU的RBM并行加速方法
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為針對受限玻爾茲曼機處理大數(shù)據時存在的訓練緩慢、難以得到模型最優(yōu)的問題，提出了基于CJPU的RBM模型訓練并行加速方法。首先重新規(guī)劃了對比散度算法在C‘JPU的實現(xiàn)步驟；其次結合以往C’JPU并行方案，提出采用CUBLAS執(zhí)行訓練的矩陣乘加運算，設計周期更長、代碼更為簡潔的Tausworthe113和CLCC4的組合隨機數(shù)生成器，利用CUDA拾取紋理內存的讀取模式實現(xiàn)了Sigmoid函數(shù)值計算；最后對訓練時間和效果進行檢驗。通過MNIST手寫數(shù)字識別集實驗證明，相較于以往RBM并行代碼，新設計的CJPU并行方案在處理大規(guī)模數(shù)據集訓練上優(yōu)勢較為明顯，加速比達到25以上。
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