fbgemm和qnnpack量化 Data-Free Quantization Through Weight Equalization and Bias Correction 高通的训练后量化,提高性能 量化的不同水平 水平1:无需数据和反向传播 水平2:需要数据但不需要反向传播,例如IAO的校准 水平3:需要数据也需要反向传播,即模型量化之后需要微调,而且量化方法可以适用于所有模型 水平4:需要数据...
FPM作为SAP完善的WEB框架,对传统的WDA进行了封装,使得开发过程简单稳定且标准化。 常见的框架有OVP, OIF, GAF几种,对概念感兴趣的朋友可以研读专业的介绍文档,我们这里只介绍较为常用的OVP的简单创建流程。 本文将要画出一个基于FPM的页面,并成功展示出想展示的数据,如下图: 接下来我们看下详细的创建过程: 1.在...
因此即使是在有 1024 个通道的最大模型中，整个内存块在 PDOT 微内核中的读取速度也只能达到 16KB，即使在超低端移动内核上也能适用于一级缓存。这标志着 QNNPACK 和其他 GEMM 实现之间的一个重要区别：虽然其它库重新打包 A 和 B 矩阵以更好地利用缓存层次结构，希望在大量计算中分摊打包开销，但 QNNPACK 针对...
因此即使是在有 1024 个通道的最大模型中,整个内存块在 PDOT 微内核中的读取速度也只能达到 16KB,即使在超低端移动内核上也能适用于一级缓存。这标志着 QNNPACK 和其他 GEMM 实现之间的一个重要区别:虽然其它库重新打包 A 和 B 矩阵以更好地利用缓存层次结构,希望在大量计算中分摊打包开销,但 QNNPACK 针对 A ...
这些算子与矩阵相乘紧密相关:全连接算子和 1×1 卷积直接映射到矩阵相乘,具有较大内核的卷积可以分解成一种名为 im2col 的内存布局转换和矩阵相乘的组合。因此,卷积神经网络中的有效推理问题很大程度上可以看做矩阵乘法的有效实现问题——在线性代数库中也称为 GEMM。
在传统的 GEMM 实现中,微内核把 MR 元素重新打包到向量暂存器里的 MR 线路中。在 QNNPACK 实现中,MR 元素在存储中不是连续的,微内核需要把它们加载到不同的向量暂存器中。越来越大的暂存器压力迫使 QNNPACK 使用较小的 MRxNR 拼贴,但实际上这种差异很小,而且可以通过消除打包开销来补偿。例如,在 32 位 ARM...
传统GEMM算法为了将当前计算部分尽可能放在cache中,常常需要对输入数据矩阵进行repack,获得更好的cache局部相关性和microkernel计算效率。这个repack的过程会占用CPU资源和总线带宽。而QNNPACK由于数据全部在cache中,上述的优化就完全不必要了。而是直接访问L1 cache, 调用CPU的SIMD或Vector的计算资源进行并行运算,省掉计算...
traditional GEMM implementations repack matrix A for two reasons: limited cache associativity and microkernel efficiency. Without repacking, the microkernel would have to read rows of A separated by potentially large stride. If this stride happens to be a multiple of a large power of 2, elements ...
+ USE_FBGEMM=0 + USE_ROCM=0 + USE_NNPACK=0 + USE_MKLDNN=0 + USE_QNNPACK=0 + USE_GLOO_IBVERBS=0 + CAFFE2_STATIC_LINK_CUDA=0 + RERUN_CMAKE=1 + [[ 3 -gt 0 ]] + case "$1" in + USE_NNPACK=1 + shift + [[ 2 -gt 0 ]] ...
在传统的 GEMM 实现中,微内核把 MR 元素重新打包到向量暂存器里的 MR 线路中。在 QNNPACK 实现中,MR 元素在存储中不是连续的,微内核需要把它们加载到不同的向量暂存器中。越来越大的暂存器压力迫使 QNNPACK 使用较小的 MRxNR 拼贴,但实际上这种差异很小,而且可以通过消除打包开销来补偿。例如,在 32 位 ARM...