no comment

Joseph Redmon

2015-03-30 6553b3f0e3e55fc30a99c7d4b5798aa86d18a114

 src/convolutional_kernels.cu

@@ -11,22 +11,22 @@
__global__ void bias_output_kernel(float *output, float *biases, int n, int size)
{
    int offset = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int filter = blockIdx.y % n;
    int batch = blockIdx.y / n;
    int filter = blockIdx.y;
    int batch = blockIdx.z;

    if(offset < size) output[(batch*n+filter)*size + offset] = biases[filter];
}

void bias_output_gpu(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n*batch, 1);
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n, batch);
    dim3 dimBlock(BLOCK, 1, 1);

    bias_output_kernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(output, biases, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void backward_bias_kernel(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size, float scale)
__global__ void backward_bias_kernel(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    __shared__ float part[BLOCK];
    int i,b;
@@ -42,13 +42,13 @@
    part[p] = sum;
    __syncthreads();
    if(p == 0){
        for(i = 0; i < BLOCK; ++i) bias_updates[filter] += scale * part[i];
        for(i = 0; i < BLOCK; ++i) bias_updates[filter] += part[i];
    }
}

void backward_bias_gpu(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    backward_bias_kernel<<<n, BLOCK>>>(bias_updates, delta, batch, n, size, 1);
    backward_bias_kernel<<<n, BLOCK>>>(bias_updates, delta, batch, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}