Conv2D 在 GPU 上的矩阵乘实现方法
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Conv2D 在 GPU 上的矩阵乘实现方法
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AI 综述
Semiconductor Engineering 的一篇文章介绍了把 2D 卷积转化为 GPU 上结构化矩阵乘法的实用方法。文章称,在 NHWC 布局下,1×1 卷积可直接视为从 C_in 到 C_out 的矩阵乘,无需转置;更大的 K×K 卷积(如 3×3 的九个空间贡献)则表达为多次类矩阵乘累加。 文章强调,关键在于调整循环嵌套顺序,以提升缓存复用、减少重复读取。上述效果为文章所述方法,并非已验证的实测结论。
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最新进展11月5日 16:05
如何将 Conv2D 转化为实用的 GPU 计算模式报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月5日
- Semiconductor Engineering如何将 Conv2D 转化为实用的 GPU 计算模式
文章讲解把 2D 卷积当作结构化矩阵乘法来实现的实用方法:1×1 卷积在 NHWC 布局下可直接视为从 C_in 到 C_out 的矩阵乘,无需转置。更大的 K×K 卷积(如 3×3 的九个空间贡献)则表达为多次类矩阵乘累加,关键在于调整循环嵌套顺序以提升缓存复用、减少重复读取。
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