典型文献
TensorFlow框架中OpenCL核函数的测试验证方案设计与实现
文献摘要：
[目的]TensorFlow是人工智能领域最具代表性的深度学习框架.国产加速设备需要一个支持OpenCL的TensorFlow才能发挥其加速性能,为此需要将TensorFlow框架下的CUDA代码向OpenCL转换.如何验证OpenCL核函数的正确性,是研发任务面对的重要问题.[方法]基于TensorFlow动态链接库自定义算子和raw_ops测试接口,本文提出了一套OpenCL核函数的测试解决方案,包括自定义算子的源码设计规范、测试代码规范、代码审核方法和测试流程.[结果]本文实现了对135个OpenCL核函数代码的审核与测试,在各种数据类型及多种数据规模下进行了测试对比,完成了OpenCL核函数正确性的验证,及其与CUDA核函数的性能比较.[结论]本文为TensorFlow下OpenCL核函数的测试提供了可靠而有效的解决方案.
文献关键词：
TensorFlow;CUDA;OpenCL;代码审核;代码测试
中图分类号：
作者姓名：
陈禹乔;孙羽菲;程大果;张玉志;周建宇;隋轶丞;石昌青
作者机构：
南开大学,软件学院,天津 300350
文献出处：
引用格式：
[1]陈禹乔;孙羽菲;程大果;张玉志;周建宇;隋轶丞;石昌青-.TensorFlow框架中OpenCL核函数的测试验证方案设计与实现)[J].数据与计算发展前沿,2022(02):17-28
A类：
ops,测试代码,代码审核
B类：
TensorFlow,OpenCL,核函数,测试验证,人工智能领域,深度学习框架,一个支,加速性能,CUDA,动态链接库,自定义,raw,测试接口,源码,设计规范,审核方法,测试流程,数代,数据类型,性能比较,代码测试
AB值：
0.270663
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