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基于GPU的Winograd卷积算法并行化

GPU-based parallelization of Winograd convolution algorithm

王鑫

甄雪茹

Winograd算法

并行计算

CUDA

卷积神经网络

2025年第8期 : 2446-2451 doi:10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0502

2

PipeCNN：一种基于软件流水线的并行化卷积神经网络方法

PipeCNN：parallelization of convolutional neural network based on software pipeline technology

吴鹏

周宁宁

卷积神经网络

软件流水线

模型并行

深度学习

2021年第4期 : 1079-1083 doi:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0038

3

改进的CK-means优化及并行策略

Optimization and parallel strategy of improved CK-means

赵鑫

汪丽娟

行艳妮

赵燚

赵京霞

钱育蓉

大数据

加速策略

内存计算

并行化

聚类算法

2020年第11期 : 3287-3291 doi:10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0284

4

基于申威众核处理器的NSGA-Ⅱ并行和优化方法

Parallelization and optimization of NSGA-Ⅱ based on Sunway many-core processor

刘垚

郑琳

郑凯

王肃

廖启丹

申威众核处理器

NSGA-Ⅱ

并行遗传算法

多目标

并行优化

2020年第1期 : 96-101 doi:10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0511

5

融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法

Parallel collaborative filtering recommendation algorithm based on social networks and key users

肖成龙

王宁

王永贵

社交网络

并行化

关键用户

协同过滤

大数据

电影推荐

2019年第10期 : 2938-2942 doi:10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0245

6

面向众核结构的并行Comba乘法研究

Research on parallel Comba multiplication for many core processors

黄皓冉

徐江峰

大整数乘法

Comba乘法

众核处理器

并行化

负载均衡

2019年第9期 : 2639-2642,2678 doi:10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0159

7

基于Spark的并行Eclat算法

Eclat algorithm based on Spark

冯兴杰

潘轩

关联规则挖掘

大数据

Spark

投影树

并行化

2019年第1期 : 18-21 doi:10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0695

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