cudnn使用Gemm和FFT实现的卷积算法的区别
时间: 2024-03-18 21:45:10 浏览: 15
在cudnn中,卷积操作可以使用两种不同的算法实现:GEMM和FFT。这两种算法各有优缺点,适用于不同的场景。
GEMM算法是一种基于矩阵乘法的卷积算法,它通过将卷积操作转化为矩阵乘法的形式进行计算。GEMM算法简单易实现,可以很好地利用GPU的并行计算能力,特别适合处理小的卷积核尺寸。但是,GEMM算法对于大的卷积核尺寸和大的输入尺寸,需要进行大量的内存拷贝和计算,因此速度较慢,而且需要更多的GPU内存。
FFT算法是一种基于快速傅里叶变换的卷积算法,它通过将卷积操作转化为频域上的点乘操作进行计算。FFT算法对于大的卷积核尺寸和大的输入尺寸有很好的加速效果,因为它可以利用FFT的快速性质,将计算复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)级别。但是,FFT算法对于小的卷积核尺寸和小的输入尺寸,可能由于其内部的计算复杂度较高,导致速度较慢。
总的来说,GEMM算法适用于处理小的卷积核尺寸和小的输入尺寸的场景,而FFT算法适用于处理大的卷积核尺寸和大的输入尺寸的场景。cudnn会根据输入数据的尺寸和卷积核的尺寸自动选择最优的算法来进行计算。
相关问题
O3优化中包含GEMM优化算法吗
O3优化级别是GCC编译器中的一种优化选项,它主要用于优化代码的执行速度和效率。在O3优化级别中,并不直接包含针对GEMM(General Matrix Multiplication)的特定优化算法。O3优化级别主要关注于整体的代码优化,包括但不限于循环优化、内存优化、矢量化等。
然而,由于GEMM是一种常见且重要的计算操作,GCC编译器在进行O3优化时会尝试对GEMM相关的代码进行一些常规的优化,比如循环展开、内存访问优化等。这些通用的优化技巧可以提高GEMM算法在编译后的执行效率。
需要注意的是,针对特定硬件平台和GEMM算法的高级优化通常需要手动实现,使用专门的数学库或进行硬件特定的编程。这些优化技术可以充分利用硬件特性和算法特点,进一步提高GEMM算法的性能。
因此,虽然O3优化级别可能会对GEMM相关代码进行一些常规的优化,但要实现更高级的GEMM优化,可能需要使用特定的数学库或进行硬件特定的编程。
卷积神经网络矩阵计算方法
卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,它广泛用于计算机视觉任务中,例如图像分类、目标检测和语义分割等。CNN 的核心计算是卷积操作,而卷积操作可以通过矩阵乘法来实现。
卷积操作可以看作是一个滑动窗口,在输入图像上滑动并对窗口中的数据进行加权求和,得到输出特征图。为了实现卷积操作的矩阵计算方法,需要将输入数据和卷积核转换成矩阵形式。具体来说,将输入数据分解成一个列向量,然后以一定的步幅将列向量重新排列成一个矩阵。同样地,将卷积核也转换为一个矩阵。然后对这两个矩阵进行矩阵乘法,并将结果重塑为输出特征图的形状。
在实际应用中,由于输入数据和卷积核的维度通常较大,因此需要采用一些优化技巧来提高计算效率,例如 im2col 和 GEMM 等。这些技巧可以使得卷积神经网络在计算机上高效地运行。