img2col 是一种实现卷积操作的加速计算策略。它能将卷积操作转化为 GEMM,从而最大化地缩短卷积计算的时间。 GEMM 是通用矩阵乘 (General Matrix Multiply) 的英文缩写,其实就是一般意义上的矩阵乘法,数学表达就是 C = A x B。根据上下文语境,GEMM 有时也指实现矩阵乘法的函数接口。
img2col是把卷积操作转换为通用矩阵乘法(GEneral Matrix Multiply,GEMM)的方法,使用矩阵乘法表示卷积操作后,我们就可以专注于优化矩阵乘法,而不是再分散资源与精力对卷积进行优化,达到针对性地优化的效果。 要理解img2col,我们先从简单的情况开始: 首先,在一次卷积操作中,对一个感受野内的操作可以由下图表示: 图中...
2. 通用性和灵活性img2col+gemm 可以应用于各种类型的卷积运算，包括：不同卷积核大小不同步长不同填...
CNN中卷积运算转化成矩阵乘法的实现——img2col+GEMM大矩阵乘法 img2col:将特征图image(3D)根据卷积核的尺寸按原图对应位置展开成行col(2D)。 当卷积步长小于核边长时,img2col会造成特征图像素的重叠复制增加内存,但是依然是更有效率的。 核矩阵:将每个卷积核展成一列,即核矩阵的高为k*k* ( 为每个卷积核的...
CNN中卷积运算转化成矩阵乘法的实现——img2col+GEMM大矩阵乘法 https://www.cnblogs.com/Henry-ZHAO/p/12725278.html
CNN中卷积运算转化成矩阵乘法的实现——img2col+GEMM⼤矩阵乘法 img2col：将特征图image（3D）根据卷积核的尺⼨按原图对应位置展开成⾏col（2D）。当卷积步长⼩于核边长时，img2col会造成特征图像素的重叠复制增加内存，但是依然是更有效率的。核矩阵：将每个卷积核展成⼀列，即核矩阵的⾼为k*k*（为...
当batch增大、input size较小（7x7）时，GEMM（img2col）相对于Winograd更具有优势。而在更大的batch、input size、filter size的情况下，FFT的两种实现方式更具有优势。综上所述，img2col在特定的input size（7x7）、filter大小（5x5）、和batch大于64的配置下具有优势。尽管img2col在某些情况下表现...
这可能导致线程间数据迁移，进一步消耗资源。综上所述，im2col函数能实现卷积加速主要得益于其对基本卷积实现的优化以及利用了gemm调用库的优化。然而，其并非完美的解决方案，存在额外内存开销、带宽开销和格式限制等问题，以及并行化策略的不一致可能带来的额外成本。因此，在实际应用中需综合考虑这些因素。
[Code][Conv] cuda conv img2col adn implicit gemm impl 603c92a muyuuuu merged commit a9a4b1e into main Dec 15, 2024 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Reviewers No reviews Assignees No one assigned Labels None...
im2col针对最朴素的conv写法有优势，主要原因是gemm一般是调库的(经过大量优化)。但本身im2col并不是处理...