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基于多GPU并行框架的DNN语音识别研究

作者:杨宁深度神经网络语音识别图形处理器并行框架

摘要:提出了深度神经网络DNN的多GPU并行框架,描述了其实现方法及其性能优化,依托多GPU的强大协同并行计算能力,结合数据并行特点,实现快速高效的深度神经网络训练.对语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU有4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,字错率降低约10%.

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微电子学与计算机

《微电子学与计算机》(CN:61-1123/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《微电子学与计算机》是中国计算机学会会刊,本刊的宗旨是,严谨认真,求实创新;以人为本,研以致用;弘扬科学,追求真理。本刊国内公开发行,面向科研院所,厂矿技术人员、院校师生和管理人员,及时提供国内微电子与计算机行业最新科研成果。

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