46.现有移动端开源框架及其特点——QNNPACK-2

46.1 深度卷积

• 分组卷积（grouped convolution）将输入和输出通道分割成多组，然后对每个组进行分别处理。在有限条件下，当组数等于通道数时，该卷积就是深度卷积，常用于当前的神经网络架构中
  • 深度卷积对每个通道分别执行空间滤波，展示了与正常卷积非常不同的计算模式。因此，通常要向深度卷积提供单独实现，QNNPACK 包括一个高度优化版本 3×3 深度卷积。
• 深度卷积的传统实现是每次都在卷积核元素上迭代，然后将一个卷积核行和一个输入行的结果累加到输出行
  • 对于一个 3×3 的深度卷积，此类实现将把每个输出行更新 9 次
  • 在 QNNPACK 中，研究者计算所有 3×3 卷积核行和 3×3 输入行的结果，一次性累加到输出行，然后再处理下个输出行。
• QNNPACK 实现高性能的关键因素在于完美利用通用暂存器（GPR）来展开卷积核元素上的循环，同时避免在 hot loop 中重新加载地址寄存器
  • 32-bit ARM 架构将实现限制在 14 个 GPR。在 3×3 深度卷积中，需要读取 9 个输入行和 9 个卷积核行。这意味着如果想完全展开循环必须存储 18 个地址
  • 然而，实践中推断时卷积核不会发生变化。因此 Facebook 研究者使用之前在 CxKHxKW 中的滤波器