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我院举行学术报告“Towards Pervasive and User Satisfactory Deep Learning in Big Data Era”
时间: 2017-09-21 19:12  来源: 计算机学院

 

918日下午300,来自美国佛罗里达州大学工程学院电子与计算机工程系教授的李涛博士在学院报告厅B302召开了本学期第一次学术报告会。

在此次学术报告中,李涛博士介绍了在GPU上加速卷积神经网络通常涉及两个阶段:训练和推理。传统上,这两个阶段的过程都部署在配备了高端GPU的服务器上。现如今由于台式机和移动产品GPU计算能力的提高,对各种平台进行推理的兴趣越来越大。
为了解决这一新兴趋势和新的要求,李涛博士团队提出了一种基于用户满意度的CNN推理框架,P-CNNP-CNN由两个阶段组成:跨平台离线编译和运行时管理。根据用户要求,离线编译使用独立于架构的技术生成最优内核,如自适应批量选择和协调微调。运行时管理阶段包括精度调整,执行和校准。首先,在可接受的精度下动态地调节识别最快的内核。接下来,运行时内核调度程序分配每个层的最佳计算资源,并调度GPU线程块。如果最终用户不能接受其准确度,则在校准阶段选择较慢但更精确的内核来提高精度。最后,李涛博士团队为CNN设计用户满意度度量值来评估他们的普适设计。李涛博士团队的评估结果表明,P-CNN可以为不同的推理任务提供最佳的用户满意度。

在最后问答环节,李涛博士与我院学生进行了交流。至此,本次学术报告会议完美结束!

(记者:叶超)

                                     计算机学院(软件学院)记者团

20170918






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