摘 要
卷积神经网络是近年来人工智能领域取得重大突破的一种重要手段，给出了图像识别、语音识别和自然语言处理领域中关键问题的优化解决方案，尤其适合处理图像方面的任务，如人脸识别和手写体识别。手写数字识别是用卷积神经网络解决的经典问题，采用一般方法训练出来的神经网络达到了97%的识别率，几乎与人类的识别精度一致，但在执行速度上没有人类识别得快。在实际商业应用中不可避免地会遇到数据量过大的问题，如在手写数字识别中有60000条规格为28*28单位像素的训练样本需要训练，这样会导致执行速度较慢，CPU在处理这样包含大量高精度浮点数的任务时，其消耗的时间是不可接受的，在训练期要花费数小时的时间。
针对上述问题，该文将构建基于CUDA架构的编程环境，采用CUDA/C++编程实现卷积神经网络算法，将卷积神经网络算法应用于手写数字识别问题中，在选择合适的网络模型和相关参数的情况下，利用GPU的高度并发性能，提高卷积神经网络训练数据的速度。通过对GPU实现和CPU实现进行对比实验，验证对卷积神经网络算法进行CUDA并行化训练和识别是可行有效的，实验表明在普通PC机上采用GPU实现的卷积神经网络算法比CPU实现的卷积神经网络算法虽然在准确率上仅提升了0.29%，但在速度上加快了15%。
关键词：CUDA，卷积神经网络，深度学习，并行计算
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