本文是按照nchw数据格式来进行算子的实现的。 1.2 直接卷积 相信大家都或多或少听过卷积,可以通过gpt的回答来直观地认识卷积操作 最基本的直接卷积操作是十分简单的,你可以想象一个滑动的矩阵窗口在原矩阵上移动,对应位置进行点积,得到结果后求和放到目标矩阵上,可以用以下图像直观...
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...
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...
加速多针对transformer相关。因为卷积神经网络这种加速不需要博士来调API。。。4,手写CUDA加速,算子适配,主要是在x86,arm,架构的芯片上做大模型推理加速。根据不同芯片的算力优化大模型在边缘端上推理加速。要自己适配一些onnx和tensorrt不支持的算子。5,能创新一些新的算法加分。像常规的知识蒸馏模型剪枝量化加分...
CUDA卷积算子手写详细实现 本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子,实现过程较为简单,最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能。 本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。
CUDA介绍(from chatGPT) 现在深度学习大行其道,作为深度学习的基础软件设施,学习cuda也是很有意义的。本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子,实现过程较为简单,最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.6倍cudnn的性能(娱乐结果,还与cudnn配置有关,更...
CUDA介绍(from chatGPT) 现在深度学习大行其道,作为深度学习的基础软件设施,学习cuda也是很有意义的。本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子,实现过程较为简单,最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能(娱乐结果,还与cudnn配置有关,更...
CUDA介绍(from chatGPT) 现在深度学习大行其道,作为深度学习的基础软件设施,学习cuda也是很有意义的。本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子,实现过程较为简单,最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能(娱乐结果,还与cudnn配置有关,更...