TensorFlow框架中OpenCL核函数的测试验证方案设计与实现

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.

关键词：TensorFlow、CUDA、OpenCL、代码审核、代码测试

所属期刊栏目：4

分类号：TP311;TN929.5;TP18

资助基金：国家重点研发计划2021YFB0300104

在线出版日期：2022-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：17-28