深度学习中的批处理矩阵乘法优化与实现

"面向深度学习的批处理矩阵乘法设计与实现" 本文主要探讨了针对深度学习中的批处理矩阵乘法（Batched General Matrix-Matrix Multiplication, Batched GEMM）的设计与实现，旨在提高计算效率。研究者对利用矩阵乘法实现卷积过程中的卷积核、输入特征图和输出特征图进行了深入分析，特别是针对NCNH(W)和NHWC两种存储格式下的数据排列特性。这两种存储格式是深度学习中常见的数据组织方式，其中N代表批处理的数量，C表示通道数，H和W则分别表示高度和宽度。 作者指出，矩阵乘法与卷积运算之间的关系，特别是在卷积核复用和数据访问模式方面。为了更好地复用共享的卷积核数据，他们提出了一种新的方法，即将批量输入特征图转化为单一矩阵进行计算，这有助于减少数据访问的复杂性和提高计算效率。 接下来，文章介绍了统一框架的批处理分块矩阵乘法。这个框架能够处理同一矩阵与多个不同矩阵的乘法，并且能处理和输出任意存储格式的矩阵数据。分块策略是为了解决大规模矩阵运算中内存访问的问题，通过将大矩阵分解成小块进行计算，可以有效地利用缓存并降低内存带宽的需求。 论文中还提到，优化了分块矩阵乘法的实现，通过对输入参数特征进行规划来确定计算顺序，并利用矩阵转置技巧复用核心计算模块，以减少额外的数据组织操作。实验结果显示，这种方法在处理中小尺度矩阵时，在四款不同的处理器平台上，计算速度相比于循环调用原始单精度矩阵乘法有显著提升，平均提升幅度在9.89%到26.57%之间。 关键词涉及批处理矩阵乘法、卷积运算、分块算法、深度学习和数据排列。这些关键词揭示了研究的核心内容，即如何通过优化矩阵乘法来加速深度学习中的卷积计算，特别是对于批处理任务的处理，以及在不同硬件平台上的性能表现。 这篇文章提供了深度学习领域中优化矩阵运算的新视角，尤其是对于批处理任务，其设计的统一框架和优化策略对于提升模型训练速度具有实际应用价值。