maxDNN: An Efficient Convolution Kernel for Deep Learning with Maxwell GPUs

This paper describes maxDNN, a computationally efficient convolution kernel for deep learning with the NVIDIA Maxwell GPU. maxDNN reaches 96.3% computational efficiency on typical deep learning network architectures. The design combines ideas from cuda-convnet2 with the Maxas SGEMM assembly code. We...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2015-01
1. Verfasser:	Lavin, Andrew
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Computational efficiency Computing time Convolution Deep learning Kernels Propagation
Online-Zugang:	Volltext
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