卷积算子优化-1 卷积计算的特点 Qwesh157 并行计算,AI编译器 来自专栏 · 卷积算子优化 12 人赞同了该文章 目录 收起 什么是卷积? 卷积操作 卷积参数 卷积的实现 优化思路 数据重用 重复计算 参考: 什么是卷积? 卷积是一种数学运算,常用于信号处理和图像处理领域。在计算机视觉和深度学习中,卷积是一种重要的操作,用于提取图像或其他数据的特征。 在
3. ImplicitGEMM实现卷积反向计算 3.1 ImplicitGEMM实现输入梯度计算 考虑步长(Stride) 3.2 ImplicitGEMM实现权重梯度计算 考虑步长(Stride) 完整代码: 参考: 上一篇文章详细介绍了ImplicitGEMM实现与优化方法。 卷积算子优化-3.1 CUDA实现-ImplicitGEMM卷积81 赞同 · 66 评论文章 这篇文章主要学习如何实现高性能的Im...
卷积算子优化常涉及算法层面，如改进卷积计算方式。脉动阵列的并行度对卷积运算速度有直接影响。提升卷积算子效率可采用快速卷积算法，加快计算。脉动阵列通过合理布局处理单元，提升整体性能。卷积算子优化中，数据量化能减少存储和计算成本。脉动阵列的通信带宽制约着数据传输和处理速度。卷积算子的优化要兼顾精度损失和效率...
本申请涉及一种粗粒度可重构处理器卷积算子带宽优化设计方法。该方法包括:对目标原数据进行矩阵转化处理,得到目标原数据的矩阵数据;目标原数据为所述计算单元从共享内存中获取的;共享内存中的目标原数据为从动态随机存储器中搬运的;对矩阵数据进行矩阵乘操作,得到目标原数据的卷积计算结果。从共享内存中获取搬入的目标原...
2.图像功能:加盐、色差分布、Canny边缘提取、色调&饱和度&亮度调整(HSV色彩空间)、透明度、图像裁剪 3.图像色阶:色阶支持RGB颜色分量显示Loading branch information zhaozixing committed Apr 27, 2024 1 parent 793fadd commit 03d8d63 Showing 21 changed files with 768 additions and 9 deletions. Whitespace ...
而下面 TNN 利用方差公式的性质对 InstanceNorm 计算公式展开,在读取内存的时候同时计算均值和平方和,这样就只需要遍历 1 次内存,根据实测,优化后性能可提升 15% 以上。 再往底层走,对算子实现进行手动调优。由于卷积运算在深度学习中占比在 70% 以上,这里以英伟达平台为例,讲解如何针对 GPU 硬件缓存特性设计精细...
此外,该框架还支持并且优化了diffusion transformer模型中的算子,进一步拓展了应用场景。 速度提升,快! 通过实际测试,优化成果令人振奋! 单卷积层的加速表现:对于多种卷积层配置,推理速度平均提升超过2倍! 研究人员测试了在一些在SD生成图片过程中出现比较频繁的卷积层,计算了在这些单卷积层上,优化的Sdcpp相较于原版Sd...
这篇文章主要学习如何在 GPU 上使用 CUDA 实现高性能的 Implicit GEMM 卷积算子。这里会主要参考 cutlass 关于 GEMM 的优化方法。这里先贴一下目前的优化进度(未使用 Tensor Core 和 mma 指令),文章会逐步更新。 实验环境: CPU:Intel(R) Xeon(R) Gold 6226R CPU @ 2.90GHz GPU:NVIDIA GeForce RTX 3090(24...
1.直接卷积 2.GEMM 2.1 Img2col+GEMM 2.2 Implicit GEMM 3.Winograd Winograd原理 Winograd的实现 Winograd的性能分析 Winograd的局限性 4.FFT FFT原理 FFT加速卷积步骤 参考: 上一篇文章提到了两个优化点,数据重用和重复计算。 Qwesh157:卷积算子优化-1.卷积计算的特点12 赞同 · 4 评论文章 这篇文章来学习...
当下,用于张量算子(针对 2D 卷积)的优化方案以及各自局限性包括: Polyhedral 编译器:该类方法可以为任何仿射循环计算(例如 2D 卷积)自动生成多级 tiled 代码。遗憾的是无法直接通过 tile 大小进行优化,而这是在 CNN 实现中十分必要的。 Vender 库:该类方法由专家 HPC 和软件工程师进行手动优化,例如像 oneDNN 和 ...