深入融合的pad+im2col+gemm实现卷积 算子的kernel融合 算子Kernel融合是深度学习和高性能计算中的关键优化技术,其本质是将多个独立计算单元(Kernel)合并为单一执行单元,以实现更高效的硬件资源利用。其核心逻辑和实现方式可概括为以下五个层面: 核心原理 通过重构计算流消除中间数据存储:将传统流水线式计算的「计算-存
该结构中,存在卷积算子和加法算子,我们可以利用融合手段,将红框标出的两个算子融合成一个算子。 将卷积和加法融合成一个算子后,再通过指令调度,实现卷积和加法指令的ping-pong 流水,便可以利用卷积的计算掩盖掉加法的计算。 关于ping-pong流水的概念,可以参考 AI加速(五)| 一个例子看懂流水——从指令到算法 来进...
不同网络结构下的ONNX卷积算子,合并融合的策略存在差异。在目标检测模型中,合理的卷积算子合并融合可提升检测实时性。数据表明,部分目标检测模型融合后帧率能提高20%左右。 ONNX卷积算子合并融合需兼顾精度损失与效率提升之间的平衡。融合过程中要对算子的输入输出数据格式进行适配处理。某些复杂的卷积层结构,在合并融合...
金融界2025年1月8日消息，国家知识产权局信息显示，合肥君正科技有限公司申请一项名为“一种卷积算子融合的方法”的专利，公开号 CN 119250126 A，申请日期为2023年7月。专利摘要显示，本发明提供一种卷积算子融合的方法，包括：S0先明确需要进行融合的算子类型：S1，先遍历整个graph图，找到符合N个算子顺序串联的子图...
简介:随着人工智能技术的快速发展,卷积算子在多个领域面临性能瓶颈和成本挑战。Cutlass作为一种高效的开源库,为卷积算子的定制开发提供了灵活且高效的解决方案。同时,结合百度智能云千帆大模型平台丰富的API接口,开发者可以进一步提升深度学习应用的性能和效率。
基于卷积算子及多尺度通道交叉融合的医学图像分割算法.pdf,一种基于新型卷积算子及在多尺度通道信息交叉融合的医学图像分割算法,属于计算机视觉和医学图像处理领域。以端到端的神经网络为基础框架,我们对获得的ISIC数据集进行数据预处理,并对医学图像分割领域存在的问题
金融界2025年1月8日消息,国家知识产权局信息显示,合肥君正科技有限公司申请一项名为“一种卷积算子融合的方法”的专利,公开号 CN 119250126 A,申请日期为2023年7月。 专利摘要显示,本发明提供一种卷积算子融合的方法,包括:S0先明确需要进行融合的算子类型:S1,先遍历整个graph图,找到符合N个算子顺序串联的子图结构;...
摘 要：针对卷积操作目标跟踪算法（ＥＣＯ ＨＣ）在遮挡、背景等干扰问题导致跟踪精度下降的问题，提出了一 种自适应特征融合的卷积相关滤波算法，将Ｃ Ｎ与ＨＯＧ特征进行加权融合，通过计算各自的响应来确定各自特征在下一帧的权重，将特征各自的优势充分发挥出来。此外，针对目标跟踪失败问题，提出利用形变相似多样...
金融界2025年1月8日消息,国家知识产权局信息显示,合肥君正科技有限公司申请一项名为“一种卷积算子融合的方法”的专利,公开号 CN 119250126 A,申请日期为2023年7月。 专利摘要显示,本发明提供一种卷积算子融合的方法,包括:S0先明确需要进行融合的算子类型:S1,先遍历整个graph图,找到符合N个算子顺序串联的子图结构;...