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。 在二维图像处理中,卷积操作可以理解为将一个滤波器(也称为卷积核)应用于输入图像的每个像素,通过对每个像素及其周围像素的加权求和来...
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11 赞同 · 2 评论文章 这篇文章来学习...
CuTe 实现 Implicit GEMM 卷积 本文旨在通过 CuTe 提供的 Tensor 工具实现卷积中较为复杂 layout,以实现数据逻辑映射。通过 CuTe Tensor 实现坐标映射后,可以快速的将一个 GEMM kernel 转换为卷…阅读全文 赞同31 3 条评论 分享收藏 卷积算子优化-3.2 CUDA实现-ImplicitGEMM卷积反向传播 上...
对于推理场景,在当前主流的神经网络模型中Matmul和卷积(尤其是计算机视觉类)算子的耗时占比非常大,在典型网络中可能会超过70%。Matmul和卷积算子性能对整网的影响尤为明显,如何优化卷积算子成为不可忽视的问题。 Origin(信息来源) Explain which department/team made this request so that its priority can be given....
因此,为了提高卷积运算的计算效率,需要通过并行编程等技术手段进行优化。 本次先导杯大赛,要求参赛者优化卷积算子的并行编程实现。具体而言,给定一个输入张量和一个卷积核张量,要求实现一个高效的卷积运算,并输出卷积结果。 本赛题中,卷积(Conv)算子的形式如下: C = A @ B @表示卷积核B在输入A上的卷积运算过程...
作者根据图上定义的离散微分算子对图卷积核进行参数化,因此,将这种卷积称为DiffGCN。为了拥有完整的神经网络构建模块,作者还提出了AMG启发性的池化和解池算子,以扩大神经元的接受范围,并允许更广和更深的网络。 通过微分运算符进行卷积核 作者利用简单的算子来估计图上定义的非结构化特征图的梯度和拉普拉斯算子,给定无...
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...
本文以 Batch Norm 为例介绍了推理计算图的具体实现,以及 MatMul 在 CPU 上的优化细节。作为 CPU 推理优化的基石,最优的推理计算图是实现高性能 CPU 推理的前提条件,极致性能的 MatMul 计算基础算子将为实现卷积计算中的 Im2col 和 Winograd 提供性能保障。
卷积算子优化-1 卷积计算的特点 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。 在二维图像处理中,卷积操作可以理解为将一个滤波器(也称为卷积… 阅读全文 ...
图卷积网络(GCN)在处理无序数据(如点云和网格)方面已被证明是有效的方法,作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下,提出了用于图卷积,池化和解池化的新颖方法——DiffGCN,经各种实验证明,DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中,许多工作使用标......