在这一步后就可以利用实现 Warp 级 GEMM 实现卷积。可以通过发出 mma.sync 或 wmma 指令的 TensorCore 来实现(但要注意这里 wmma 的最小单位以及数据类型问题),也可以通过 CUDA core 做 thread level GEMM 来实现。 ImplicitGEMM_1 vs ImplicitGEMM_2 on NVIDIA 3090 另外说明的一点是,这里的优化主要原因是...
卷积沿着箭头方向做内积,这里涉及P^2 * channel 次乘法和 P^2 - 1 次加法。通过渐进分析的big O记号,我们可以更为细致地观察卷积操作。我们已经知道同为n采样函数a, b在时间域的卷积,可以在频率域做内积(O(n)),并取傅里叶逆变换得到。由于快速离散傅里叶变换(DFT),和逆变换(IDFT)施工方法一样,都是O(...
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61 赞同 · 56 评论文章 这篇文章主要学习如何实现高性能的Im...
谈及转置,就不得不先聊聊卷积的优化算法以及它们所需要的图像数据格式。 AUTHOR:vector 小何 01图像数据格式的前世今生 目前业界对于卷积的实现主要有4种方式,大白算法(Direct Convolution),Winograd Convolution,隐式矩阵乘卷积(Implicit GEMM Convolution)和快速傅里叶变换(FFT Convolution),前两个需要的数据格式是通道...
CUDA卷积计算及其优化——以一维卷积为例,CUDA卷积计算及其优化——以一维卷积为例CUDAC编程学习,关注专栏CUDAC建议阅读:在卷积优化前,熟悉核函数的组织形式有利于更好的位置映射-CUDA编程入门(一):以图片运算看线程的组织和核函数的使用对于输入数据为N[Width],卷
是指在使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)进行GPU编程时,针对卷积操作的核心部分进行优化和设计。 卷积核是卷积操作中的一个重要概念,它是一个小的矩...
cuda编程-卷积优化 CUDA Convolution https://www.evl.uic.edu/sjames/cs525/final.html Improve Image Processing Using GPU Computing on Mali™ https://www.arm.com/files/event/2014_ARM_Multimedia_Seminar_Arcsoft.pdf GPU Computing: Image Convolution...
CUDA 编程基础 – 利用CUDA实现卷积操作 NVIDIA CUDA Toolkit提供了一个开发环境,用于创建高性能GPU加速应用程序。通过CUDA Toolkit,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署应用程序。 CUDA编程模型已经广泛地应用于人工智能领域。由于GPU硬件结构的特性,使...
Bot 之前有篇文章详细介绍了如何编写一个高效率的 CUDA SGEMM Kernel,并且介绍了使用 SASS 编程这一极限优化性能的手段,并稍稍延伸展开了通过 Implicit Gemm 优化卷积运算的思路,希望可以给予有相关疑问的同学们一定的启发。 MegEngine Bot:CUDA 矩阵乘法终极优化指南1392 赞同 · 158 评论文章 发布于 2023-06-19 ...
CUDA~手写卷积算子,卷积操作主要针对图像进行运算,我们常见的RGB即为三通道的二维图像,那么就可以通过一个一维数组存储所有的数据,