接下来我们会以INT8数据类型的TensorCore卷积算子来介绍MegEngine底层的卷积实现,本文会重点介绍 2、3、4 是如何实现的,关于如何使用已经写好的卷积算子,可以参考之前的文章。 Global Memory 数据布局(Layout) 为了最大化TensorCore类型的卷积算子的吞吐,MegEngine使用了128位的Global Memory访存指令
我这里的卷积操作包含全连接层的全连接操作,在我而言,这是一个和输入特征图像一样尺寸的卷积核,与输入特征图像进行1次卷积操作。 卷积操作算子可以在GPU用GEMM算法快速计算,目前已经相当成熟;但是在边端设备,一般使用CPU或者MCU,基于SIMD指令集进行计算。本文以INTEL的AVX2指令集为例。(ARM设备可以使用NEON指令集,或...
那么为什么说一个block有32个位置,而不是32个元素呢,首先注意到卷积操作虽然遍历到了原矩阵的所有元素 但是你按中心点的位序去数的话(以卷积核3*3为例),结果应该是这个样子 注意这里仅示意卷积中心点范围,请与后文作区分 按3*3矩阵的中心来看,中心正好是去掉外面一圈的位置...
MegEngine 在 CUTLASS 的基础上进行了二次开发,可以高效地开发新的高性能的算子,快速地迁移到新的 GPU 架构。在上一篇文章中,我们已经简单介绍了 MegEngine 的底层卷积算子实现的使用方法,而本文将会深入介绍 MegEngine CUDA 平台的底层卷积算子的实现原理,并将会对 Nvidia CUTLASS 的 Implicit GEMM 卷积文档进行解读和...
完整代码参考 https://github.com/xgqdut2016/hpc2torch寒武纪cnnl实现卷积的库函数说明参考 Cambricon CNNL Developer Guide 1.21.1 documentation cnnl调用卷积的函数这里我们使用的是cnnlConvolutionForward,…
本文首先介绍了计算图的自动求导方法,然后对卷积运算中Kernel和Input的梯度进行了推导,之后基于Pytorch实现了卷积算子并做了正确性检验。 前言 本文主要有两个目的: 推导卷积运算各个变量的梯度公式; 学习如何扩展Pytorch算子,自己实现了一个能够forward和backward的卷积算子; ...
掌握这个四种经典的卷积网络算子,在计算机视觉任务中非常有用,从图像分类、图像分类、目标检测、实例分割、姿态评估、语义分割等模型中都有它们的身影。 《Pytorch框架CV开发-从入门到实战》累计超过千人打卡报名学习,课程反馈良好,帮助了许多人成功转行深度学习与计算机视觉领域。2024年开始,我花了一个多月时间,重新对课...
我们首先来看一下前向卷积算子的定义,假设输入的 feature map 是 x,卷积层的 weight 是 w,输出是 y,其中 x,y,w 都是 4 维的 Tensor,x 的四个维度分别是 NxICxIHxIW,w 的四个维度分别是 OCxICxFHxFW,y 的四个维度分别是 NxOCxOHxOW。那么输出 y 和输入 x, w 的数学关系式可以写成 ...
本文将会深入介绍 MegEngine CUDA 平台的底层卷积算子的实现原理,并将会对 Nvidia CUTLASS 的 Implicit GEMM 卷积 文档 进行解读和补充。 一、前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培(Ampere)。其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为...
人工智能深度学习机器学习框架卷积神经网络池化算子卷积算子最大池化平均池化矩阵乘法分组卷积多通道输入多通道输出 本次课程深入探讨了深度学习中卷积神经网络的基础算子——卷积算子和池化算子的实现原理与应用。课程首先回顾了算子注册工厂的概念,随后详细介绍了池化算子,包括最大池化和平均池化的操作及其在深度神经网络中降...