1. 前言 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Im2Col+GEMM计算策略中的内...
算法的复杂度在 Im2col Gemm 中需要综合考虑。内存带宽对 Im2col Gemm 性能有制约。合适的缓存策略能改善 Im2col Gemm 表现。Im2col Gemm 在深度学习框架中广泛应用。它为模型训练和推理提供了高效途径。 对Im2col Gemm 的优化是持续的研究方向。新的硬件发展会推动 Im2col Gemm 的改进。不同的神经网络结构适用...
深入融合的pad+im2col+gemm实现卷积 大体步骤如下: 分块函数:将输入分成多个块,考虑padding和卷积核大小,确定每个块的起始和结束位置,以及是否需要重叠。 分块pad:对每个块进行零填充,可能需要处理边缘块的额外填充。 分块im2col:对每个pad后的块进行im2col转换,生成列矩阵块。 分块GEMM:对每个列矩阵块执行GEMM,...
【详细图解】再次理解im2col 一句话:im2col是将一个[C,H,W]矩阵变成一个[H,W]矩阵的一个方法,其原理是利用了行列式进行等价转换。 为什么要做im2col? 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,...
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...
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...
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积层。
从Im2Col+GEMM和WinoGrad的实现来看,虽然他们的执行效率都相比原始的卷积实现有所提升,但它们的内存占用都比较高,因为要存储中间结果比如Im2Col的转换结果(如Figure1所示),WinoGrad中的G,V,A矩阵等。 Figure1 所以,MEC改进了Im2Col+GEMM的策略,目的是减少它的内存消耗同时提升一点速度。
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...
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积层。