随着 AI 框架的发展,很多框架也实现了更加高效的卷积算法,比如 Winograd 算法或者直接使用 cuDNN 等专门的卷积计算库,这些库内部可能对 Im2Col 操作进行了进一步的优化。 Im2Col 算法总结 Im2Col 计算卷积使用 GEMM 库的代价是额外的内存开销。使用 Im2Col 将三维张量展开成二维矩阵时,原本可以复用的数据平坦地分布到...
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,...
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...
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...
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 ...
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...
可以看到,在单线程的条件下,MEC的内存消耗明显比原始的Im2Col+GEMM更好并且速度也有一些提升。另外如果启用多线程那么速度也会有大幅度提升,注意在原始实现的版本中因为只有一个GEMM,所以整个算法无法并行。而在MEC的版本中拆成了5次GEMM,这对并行计算更加友好,因此获得了可观的加速,并且内存占用仍然优于原始版本。
pytorch im2col函数 gemm pytorch mlp 使用pytorch搭建MLP多层感知器分类网络判断LOL比赛胜负 1. 数据集 百度网盘链接,提取码:q79p数据集文件格式为CSV。数据集包含了大约5万场英雄联盟钻石排位赛前15分钟的数据集合,总共48651条数据,该数据集的每条数据共有18个属性,除去比赛ID属性,每条数据总共有17项有效属性,...
某些场景可能出现显存不足的情况,这时候需要调整策略,比如分批处理或采用内存优化算法。对于5x5以上大尺寸卷积核,展开后的矩阵过于庞大,可能抵消计算效率带来的收益。 实际应用中存在三种选择路径:直接卷积适合小批量数据处理,保留原始空间信息;im2col+GEMM组合在常规场景表现优异;FFT卷积则在大尺寸卷积核时渐显优势。经验...