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计算策略中的内存消耗,并...
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,...
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...
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...
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 ...
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...
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...