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面向視頻分析的CNN并行計(jì)算優(yōu)化匯報(bào)人：文小庫2023-12-11引言面向視頻分析的CNN模型并行計(jì)算優(yōu)化策略并行計(jì)算優(yōu)化實(shí)現(xiàn)優(yōu)化成果分析與應(yīng)用案例結(jié)論與展望目錄引言01隨著視頻數(shù)據(jù)的爆炸式增長，視頻分析技術(shù)在安全監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，如何高效處理和分析海量視頻數(shù)據(jù)成為亟待解決的問題。并行計(jì)算技術(shù)作為提高計(jì)算效率的重要手段，在視頻分析領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力。針對面向視頻分析的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）并行計(jì)算優(yōu)化問題進(jìn)行研究，旨在提高CNN在視頻分析中的處理速度和效率，為相關(guān)領(lǐng)域提供更高效、更準(zhǔn)確的解決方案。研究背景與意義02030401研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)目前，面向視頻分析的CNN并行計(jì)算主要存在以下挑戰(zhàn)如何合理分配計(jì)算資源以提高并行計(jì)算效率；如何解決并行計(jì)算中的數(shù)據(jù)依賴和通信開銷問題；如何提高計(jì)算精度并保證并行計(jì)算的可擴(kuò)展性。研究優(yōu)化數(shù)據(jù)分配策略，以充分利用計(jì)算資源并降低通信開銷；研究內(nèi)容：本研究旨在提出一種面向視頻分析的CNN并行計(jì)算優(yōu)化方案，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)分配、通信和計(jì)算過程，提高并行計(jì)算效率，并保證計(jì)算精度和可擴(kuò)展性。具體研究內(nèi)容包括分析現(xiàn)有面向視頻分析的CNN并行計(jì)算方法的優(yōu)缺點(diǎn)；研究內(nèi)容與方法研究優(yōu)化通信策略，以減少數(shù)據(jù)依賴和同步開銷；研究優(yōu)化計(jì)算過程，以提高計(jì)算精度和并行度；實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提優(yōu)化方案的正確性和有效性。研究方法：本研究采用理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方法，首先對面向視頻分析的CNN并行計(jì)算的相關(guān)研究進(jìn)行綜述和分析，然后提出優(yōu)化方案并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)平臺為基于GPU（圖形處理器）的并行計(jì)算環(huán)境，實(shí)驗(yàn)數(shù)

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