cudnn使用Gemm和FFT实现的卷积算法的区别

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。

通用矩阵乘（GEMM）算法与小规模矩阵乘算法进行优化

通用矩阵乘（GEMM），全称为General Matrix Multiply，是计算密集型的基本运算，广泛应用于各种线性代数和机器学习算法中。对于大规模矩阵，GEMM通常采用Strassen算法、Coppersmith-Winograd算法等高级技术来加速，但对小规模矩阵，由于算法复杂度的优势不再明显，常规的Blas库已经足够高效。

针对小规模矩阵，优化重点在于简化计算步骤和减少额外的内存访问。一些常见的优化包括：

1. **循环展开**：尽可能减少内层循环的迭代次数，利用现代处理器的SIMD（Single Instruction Multiple Data）特性，一次性处理多个元素。
2. **零填充处理**：如果矩阵中有大量零元素，可以在计算之前跳过这些位置，减少计算量。
3. **算法选择**：对于非常小的矩阵，直接使用基础的矩阵乘法（逐元素相乘然后累加）可能比更复杂的快速算法更快，因为快速算法的开销（如递归调用或预计算常数）可能会超过节省的时间。
4. **缓存优化**：尽量保持矩阵在高速缓存中，减少从主内存加载的次数。

总之，对于小规模矩阵，优化目标是在保持简洁性的前提下，充分利用硬件特性，提升运行速度而不会引入过多的复杂性。