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文档简介

面向视频分析的CNN并行计算优化汇报人：文小库2023-12-11引言面向视频分析的CNN模型并行计算优化策略并行计算优化实现优化成果分析与应用案例结论与展望目录引言01随着视频数据的爆炸式增长，视频分析技术在安全监控、智能交通、人机交互等领域的应用越来越广泛，如何高效处理和分析海量视频数据成为亟待解决的问题。并行计算技术作为提高计算效率的重要手段，在视频分析领域具有巨大的应用潜力。针对面向视频分析的CNN（卷积神经网络）并行计算优化问题进行研究，旨在提高CNN在视频分析中的处理速度和效率，为相关领域提供更高效、更准确的解决方案。研究背景与意义02030401研究现状与挑战目前，面向视频分析的CNN并行计算主要存在以下挑战如何合理分配计算资源以提高并行计算效率；如何解决并行计算中的数据依赖和通信开销问题；如何提高计算精度并保证并行计算的可扩展性。研究优化数据分配策略，以充分利用计算资源并降低通信开销；研究内容：本研究旨在提出一种面向视频分析的CNN并行计算优化方案，通过优化数据分配、通信和计算过程，提高并行计算效率，并保证计算精度和可扩展性。具体研究内容包括分析现有面向视频分析的CNN并行计算方法的优缺点；研究内容与方法研究优化通信策略，以减少数据依赖和同步开销；研究优化计算过程，以提高计算精度和并行度；实验验证所提优化方案的正确性和有效性。研究方法：本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先对面向视频分析的CNN并行计算的相关研究进行综述和分析，然后提出优化方案并进行实验验证。实验平台为基于GPU（图形处理器）的并行计算环境，实验数

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