对于机器学习、深度学习任务中的神经网络模型，高海宁教授研究小组结合CUDA技术进行了大量实验。CUDA是英伟达推出的面向通用并行计算的GPU并行计算架构。通过CUDA技术，高海宁与他的研究小组研究探索了深度学习模型、卷积神经网络模型、循环神经网络模型、残差神经网络模型等各种神经网络模型在GPU上的优化方法，以及如何在并行计算中应用和优化这些神经网络模型。
最终，他们提出了一种有效的GPU高速计算方法，该方法可以大幅提高神经网络模型的预测性能。高海宁教授表示，这项研究成果对深度学习的发展有着重要的意义，可以为深度学习在视觉识别、自然语言处理等领域的应用带来更高的性能和更快的速度。
