1 卷积操作通俗介绍 1.1 数据布局(data layout) 1.2 直接卷积 1.3 其他卷积计算方法 2 整体实现思路 2.1 block与thread划分 2.2 数据转移 2.3 计算逻辑 3 详细实现过程 3.1 整体实现思路 3.2 线程任务均分 3.3 预取机制 3.4 一些杂项却又需要细节 3.5 完整代码 3.6 性能测试 前言 CUDA介绍(from chatGPT) 现在...
本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子,实现过程较为简单,最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能。 前言 CUDA介绍(from chatGPT) 现在深度学习大行其道,作为深度学习的基础软件设施,学习cuda也是...
这篇文章主要学习如何在 GPU 上使用 CUDA 实现高性能的 Implicit GEMM 卷积算子。这里会主要参考 cutlass 关于 GEMM 的优化方法。这里先贴一下目前的优化进度(未使用 Tensor Core 和 mma 指令),文章会逐步更新。 实验环境: CPU:Intel(R) Xeon(R) Gold 6226R CPU @ 2.90GHz GPU:NVIDIA GeForce RTX 3090(24...
cuda卷积算子的基本使用步骤如下: 1、定义输入数据和卷积核:首先,你需要定义输入数据和卷积核的大小和类型。这些数据通常存储在GPU上的内存中。 2、分配输出缓冲区:接下来,你需要为输出数据分配一个缓冲区,该缓冲区将存储卷积运算的结果。 3、调用卷积算子:使用cuda卷积算子函数来执行卷积运算。该函数接受输入数据、...
CUDA算子是一个用于并行计算模型的GPU加速函数,它可以被用来加速深度学习模型的训练和推理过程。CUDA算子利用GPU的并行处理能力,将计算任务分解为多个子任务,并在多个GPU核心上同时执行这些子任务,从而实现高性能的计算。 深度分离卷积是一种特殊的卷积操作,它可以被用于构建深度学习模型中的卷积神经网络(Convolutional Neur...
加速多针对transformer相关。因为卷积神经网络这种加速不需要博士来调API。。。4,手写CUDA加速,算子适配,主要是在x86,arm,架构的芯片上做大模型推理加速。根据不同芯片的算力优化大模型在边缘端上推理加速。要自己适配一些onnx和tensorrt不支持的算子。5,能创新一些新的算法加分。像常规的知识蒸馏模型剪枝量化加分...
CUDA~手写卷积算子,卷积操作主要针对图像进行运算,我们常见的RGB即为三通道的二维图像,那么就可以通过一个一维数组存储所有的数据,
现在深度学习大行其道,作为深度学习的基础软件设施,学习cuda也是很有意义的。本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子,实现过程较为简单,最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能(娱乐结果,还与cudnn配置有关,更小更快)。
3. ImplicitGEMM实现卷积反向计算 3.1 ImplicitGEMM实现输入梯度计算 考虑步长(Stride) 3.2 ImplicitGEMM实现权重梯度计算 考虑步长(Stride) 完整代码: 参考: 上一篇文章详细介绍了ImplicitGEMM实现与优化方法。 卷积算子优化-3.1 CUDA实现-ImplicitGEMM卷积61 赞同 · 56 评论文章 这篇文章主要学习如何实现高性能的Im...
在PyTorch 中,可以通过编写自定义 C++ 或 CUDA 扩展来创建自定义算子。关于这部分内容很多文章写的很详细,这篇文章主要描述怎么在 PyTorch 中使用高效的 C++ 或 CUDA 代码实现自定义卷积层,以便在训练过程中利用 GPU 获得更高的性能。 自上至下,自定义卷积层需要以下代码层次。 首先,自定义 CUDA 算子。这里选用...