前面介绍了Im2Col+GEMM来实现卷积以在某些条件下获得更好的访存和计算效率,详见:详解Im2Col+Pack+Sgemm策略更好的优化卷积运算。然后,最近偶然发现了Im2Col+GEMM的一个改进版本即MEC: Memory-efficient Convolution for Deep Neural Network,这是发表在ICML 2017的文章,它主要优化了Im
pad+im2col+gemm实现卷积 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...
减少调用gemm的次数。 重要:本次的代码只是为了方便理解im2col,不是用来做加速,所以代码写的很简单且没有做任何优化。 一、卷积的可视化 例子是一个[1, 6, 6]的输入,卷积核是[1, 3, 3],stride等于1,padding等于0。那么卷积的过程可视化如下图,一共需要做16次卷积计算,每次卷积计算有9次乘法和8次加法。
将im2col 和 gemm 的代码摘出来,然后再实现一个常规思路的卷积计算操作,接着生成指定大小的输入特征和卷积核对比两者的耗时。 gemm代码的疑似bug 在vs2017 的环境是运行从 darknet 中拷贝出来的 gemm 代码时总会报越界访问。后来发现是原有的 darknet 代码存在 bug ,也可能是在 vs2017 环境下才出现。我们先看...
简单易懂的 im2col + GEMM 卷积加速之im2col + GEMM im2col + GEMM 优缺点以及适用的场景 优点: 易于理解和实现。 将卷积转换为矩阵乘法后,可以利用高度优化的 BLAS 库(如 cuBLAS)进行计算。 缺点: 增加了内存的使用量,因为需要构造额外的矩阵。 适用性有限,对于较大的核大小或较深的网络,内存占用可能成为...
简介:Caffe 作为早期的 AI 框架,采用 Im2Col 方法优化卷积计算。Im2Col 将卷积操作转换为矩阵乘法,通过将输入数据重排为连续内存中的矩阵,减少内存访问次数,提高计算效率。该方法首先将输入图像转换为矩阵,然后利用 GEMM 库加速计算,最后将结果转换回原格式。这种方式显著提升了卷积计算的速度,尤其适用于通道数较多的卷...
在AI 框架发展的早期,Caffe 使用 Im2Col 方法将三维张量转换为二维矩阵,从而充分利用已经优化好的 GEMM 库来为各个平台加速卷积计算。最后,再将矩阵乘得到的二维矩阵结果使用 Col2Im 将转换为三维矩阵输出。其处理流程如下图所示。 数学原理 Im2Col 算法的优化策略为用空间换时间,用连续的行向量的存储空间作为代价优...
作用：在im2col转换后，使用通用矩阵乘法执行转换后的点积运算。这一步骤通过将im2col处理后的数据与权重矩阵相乘，生成最终的卷积输出。高效性：GEMM函数在硬件加速器如GPU上能够实现快速并行计算，这显著提高了卷积运算的执行效率。整体优化效果：性能提升：通过变换卷积操作的执行方式，im2col+GEMM优化策略...
Gemm 的算法实现较为成熟和稳定。Im2col 可能会增加一些内存开销。但在性能提升方面往往能弥补这一不足。卷积的步长等参数在 Im2col 中有对应处理。Gemm 的精度和稳定性对于结果至关重要。Im2col 的转换效率会影响整体运算效率。不同的硬件架构对 Gemm 的支持有所不同。 优化Im2col 过程能提升算法的适应性。Gemm...
im2col是将一个[C,H,W]矩阵转换为一个[H',W']矩阵的方法，其核心原理是基于行列式进行等价转换，旨在减少调用gemm的次数。以下是对im2col不同维度情况的理解与实现。首先，考虑一个[1, 6, 6]的输入矩阵，卷积核为[1, 3, 3]，stride为1，padding为0。在这种情况下，通过卷积过程可直观理解为...