这个应该很好理解,上面在介绍 NCHW 内存布局的第三点时提到如果 N > 1, 继续下一个 batch,那在内存布局中3072个元素是存在一块连续内存中的,下一个batch 的 3072 个元素存在后一个连续内存块中,所以 N 维度迈出去的内存步长值应该是3072。
NHWC减少了张核gpu的内存访问瓶颈,从而优化了性能,与NCHW相比,这似乎是一个更好的选择。 以下是NVIDIA A100-SXM4-80GB, CUDA 11.2, cuDNN 8.1下NCHW和NHCW的TFLOPS的性能条款。我们看到NHWC在两种设置下的TFLOPS方面表现更好。为了简单起见,在这里没有进入NC/xHWx布局,这是NHWC的一个变体,为NVIDIA张量核心操作准...
深度学习中,经常出现摆数的要求; 经常会对数据的不同格式出现疑惑,这里记录下来; 说到的NHWC或者 NCHW其中每个代表的含义如下: N代表数量, C代表channel,H代表高度,W代表宽度。 1、NCHW其实代表的是[W H C N], 第一个元素是000,第二个元素是沿着w方向的,即001,这样下去002 003,再接着呢就是沿着H方向,...
从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据,如图像、点云或特征图如何存储在内存中。 NHWC(样本数,高度,宽度,通道):这种格式存储数据通道在最后,是TensorFlow的默认格式。 NCHW(样本数,通道,高度,宽度):通道位于高度和宽度尺寸之前,经常与PyTorch一起...
PyTorch中的NCHW(通道-高度-宽度)和NHWC(高度-宽度-通道)是描述张量存储布局的两种方式,主要用于表示多维张量在内存中的存储顺序。理解它们对于深度学习任务中的张量操作和性能优化非常重要。 NCHW 和 NHWC 的含义 NCHW: N: Batch size(批大小),表示在一个张量中处理的样本数量。C: Channels(通道数),表示特征图中...
NCHW 与 NHWC 的区别 可以发现,NHWC的访存局部性更好(每三个输入像素即可得到一个输出像素),NCHW则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果,需要占用较大的临时空间。在CNN 中常常见到1x1 卷积(例如... 比NCHW稍快一些(不难理解,NHWC局部性更好,cache 利用率高)。NCHW则是 Nvidia cuDNN 默认格式,使用GPU...
PyTorch是一个流行的深度学习框架,用于构建和训练神经网络模型。在PyTorch中,图像的格式可以表示为NHWC或NCHW。NHWC表示图像的维度顺序为[batch_size, height, w...
NCHW其实代表的是[W H C N],第一个元素是000,第二个元素是沿着w方向的,即001,这样下去002 003,再接着呢就是沿着H方向,即004 005 006 007...这样到019后,沿C方向,轮到了020,之后021 022 ...一直到319,然后再沿N方向。 NHWC的话以此类推,代表的是[C W H N],第一个元素是000,第二个沿C方向,...
NCHW:同一个通道内的各像素点的值连续存储 如对于通道R,数据的存储顺序为:先W后H,R11,R12,R13...,R21,R22,R23,...,所以这种存储方式是同一通道内的像素值的连续存储。如下图: 最后是多张图片的存储N,表示一共有N张图片。NHWC和NCHW表示两种图片数据存储方式,应用于不同的硬件加速场景之下。在intel GPU加...
NCHW和NHWC计算区别 由于NCHW,需要把所有通道的数据都读取到,才能运算,所以在计算时需要的存储更多。这个特性适合GPU运算,正好利用了GPU内存带宽较大并且并行性强的特点,其访存与计算的控制逻辑相对简单;而NHWC,每读取三个像素,都能获得一个彩色像素的值,即可对该彩色像素进行计算,这更适合多核CPU运算,CPU的内存带宽...