卷积在GPU上的实现

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#并行加速 #并行计算

于 2021-11-21 22:50:01 首次发布
本文介绍了Caffe框架中深度学习卷积运算的GPU加速实现，主要依赖于cuBLAS库进行矩阵乘法加速。同时，探讨了两种其他GPU计算策略：每个GPU线程计算一个输出像素点和每个GPU块处理一组输出像素的计算，但后者通过利用共享内存减少了显存访问次数。此外，文章还对比了不同方法的优缺点。

​​​​​​【卷积加速】深度学习卷积算法的GPU加速实现方法_cbd_2012的博客-优快云博客
（Caffe）卷积的实现_沤江一流的专栏-优快云博客_caffe卷积实现CC
 

Caffe是将feature map和kernel都展开成矩阵，使用矩阵成法来做的（利用了cuBLAS矩阵乘法加速）

其他方案：

1. 每个GPU thread负责计算一个output feature map pixel；缺点：访问显存太频繁，是瓶颈； 

2. 每个GPU Block负责一组output pixel的计算；（可以把所有卷积核都加载进Block的shared memory；计算这组output所需要输入的input pixels也加载进shared memory；然后Block里的每个thread负责计算一个output pixel); 原文​​​​​​​

GPU加速卷积神经网络的并行计算
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GPU加速卷积神经网络的并行计算 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。然而,由于CNN模型通常包含
GPU上如何优化卷积
吴建明wujianming_110117
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GUP上如何优化卷积 本文将演示如何在TVM中编写高性能卷积实现。我们以平方大小的输入张量和滤波器为例，假设卷积的输入是大批量的。在本例中，使用不同的布局来存储数据，以实现更好的数据局部性。缓冲区布局为HWCN，代表高度、宽度、通道、批次。 Preparation and Algorithm 对于256个通道和14 x 14维的输入张量，使用固定大小。批量大小是256。卷积滤波器包含512个尺寸为3 x 3的滤波器。使用步幅大小1和填充大小1进行卷积。下面的代码定义了TVM中的卷积算法。 import nu
DL4J实战之四：经典卷积实例(GPU版本)，java进阶路线图
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使用CPU还是GPU，具体操作步骤非常简单：切换不同的依赖库即可，下面分别介绍 如果您用CPU做训练，则依赖库和版本如下： org.deeplearning4j deeplearning4j-core 1.0.0-beta6 org.nd4j nd4j-native 1.0.0-beta6 如果您用GPU做训练，且CUDA版本是9.2，则依赖库和版本如下： org.deeplearning4j deeplearning4j-core 1.0.0-beta6 org.deep..
如何在 GPU 上优化卷积
吴建明wujianming_110117
10-30 836
如何在 GPU 上优化卷积 将演示如何在 TVM 中编写高性能卷积实现。正方形大小的输入张量和过滤器为例，假设卷积的输入具有大batch批量。在这个例子中，使用不同的布局存储数据，实现更好的数据局部性。缓冲区布局是 HWCN，代表高度、宽度、通道、批次。 准备和算法 对具有 256 个通道和 14 x 14 维度的输入张量使用固定大小。批量大小为 256。卷积过滤器包含 512 个大小为 3 x 3 的过滤器。使用步幅大小 1 和padding大小 1 进行卷积。以下代码定义了 TVM 中的卷积算法。 im
17.使用GPU与19.卷积
weixin_46160157的博客
09-21 405
（locality）：神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远区域的关系，这就是“局部性”原则。以下是全连接层的形式化表示，其中U是值得偏置参数，W为权重向量（变成4维的权重向量），X维输入的矩阵；（translation invariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。​：如果一只猫在图像中向左移动了10个像素，那么检测到的"猫特征"也应该在特征图中向左移动10个像素，但。
为什么 GPU 适用于 AI 卷积计算 cnn GPU 线程分级 计算强度 FP32 和 FP64
万有文的博客
04-26 1367
为什么 GPU 适用于 AI 计算或者为什么 AI 训练需要使用 GPU，而不是使用 CPU 呢？本节内容主要探究 GPU AI 编程的本质，首先回顾卷积计算是如何实现的，然后探究 GPU 的线程分级，分析 AI 的计算模式和线程之间的关系，最后讨论矩阵乘计算如何使用 GPU 编程去提升算力利用率或者提升算法利用率。GPU之所以适用于AI计算或AI训练，主要是因为它具备一些独特的特性和优势，使得它在处理大规模并行计算任务时比CPU更为高效。
一个用GPU写的一维卷积
m0_38036750的博客
08-18 881
代码说明: 本次代码采用GPU运算一维卷积.其中你需要输入两个数据,第一个是n是一位数据长度,一个是m卷积因子长度,代码会随机生成两个数组用于计算卷积. 代码思路:在CPU中生成数据复制到GPU中,其中GPU有两个函数,一个是__global__ void juanji(int *d_a,int *d_b,int *d_c,int *d_data,int n, int m),这个函数就是核函数...
深度学习卷积算法的GPU加速实现方法
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Mr. Mao的专栏
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参考链接： http://blog.youkuaiyun.com/u010620604/article/details/52464529 http://blog.youkuaiyun.com/guoyilin/article/details/44222087 这篇论文主要讨论如何针对CNN做一些GPU矩阵计算的优化。传统CNN计算主要开销是在convolutions, activat
CNN卷积计算在移动GPU上的加速研究
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本研究通过MXNet深度学习框架在手机上实现了CNN前向过程的加速，并探索了如何利用手机上的GPU进行计算加速。 CNN是一种深度学习算法，它模仿了人类视觉系统的运作方式。CNN在图像分类、语音识别等领域取得了卓越的...
使用CUDA在GPU上加速实现3D图像反卷积算子-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
08-31
使用CUDA在GPU上加速实现3D图像反卷积算子_附项目源码+流程教程_优质项目实战
CNN卷积计算在移动GPU上的加速研究.pdf
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总结起来，这篇文章提供了一种在移动GPU上加速CNN的方法，通过使用MxNet深度学习框架和OpenCL进行矩阵乘法的卷积计算，结合针对移动GPU的优化策略，显著提高了CNN的执行速度。这项研究对于推动移动设备上深度学习的...
如何在GPU上优化卷积
吴建明wujianming_110117
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如何在GPU上优化卷积 本文将演示如何在TVM中编写高性能的卷积实现。以平方大小的输入张量和滤波器为例，并假设卷积的输入量很大。使用不同的布局来存储数据，以实现更好的数据局部性。缓冲区布局为HWCN，代表高度，宽度，通道，批次。 准备和算法 将固定大小用于256通道和14 x 14尺寸的输入张量。批处理大小为256。卷积过滤器包含512个大小为3 x 3的过滤器。对于卷积，使用步幅大小1和填充大小1。以下代码定义了TVM中的卷积算法。 import numpy as np import tvm from t
深度学习框架--深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架 及其在图像识别的应用
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原文    http://data.qq.com/article?id=1516         本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇，聚焦于腾讯深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架。         将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks
convnet：C ++中卷积神经网络的GPU实现
03-03
欢迎使用ConvNet。 ConvNet是卷积神经网络的一种基于C ++的快速GPU实现。 支持多GPU架构（多GPU，单机）。 提供仅基于CPU的快速功能提取器。 安装 [安装指南]（ ） 预训练模型 提供了用于训练和特征提取的预训练模型和示例，以用于 讲解 快来了。 文献资料
GPU并行计算OpenCL(2)——矩阵卷积
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GPU并行计算OpenCL(2)——矩阵卷积 我们完成了helloworld之后，会感慨一个helloworld就要2-3百行代码。但由于OpenCL需要完成一系列启用GPU并行计算的过程，所以我们之后许多编码会和helloworld十分类似。比如这次，我们将实现非常常见的功能，矩阵的卷积计算，该功能便可以体会到GPU并行计算的强大之处了。 我们这次我们将输入信号作为一个矩阵，完成对信号的卷积...
深度学习中的卷积算子优化与GPU加速
TheJustice_的博客
06-11 2571
/ 共享内存用于存储输入和卷积核的局部块// 加载输入数据到共享内存++kh) {++kw) {GPU加速和算子优化在深度学习中至关重要。通过使用高效库、混合精度训练、并行计算策略、操作融合、自定义CUDA内核等方法，可以显著提高深度学习模型的训练和推理速度。这些优化技术不仅提升了计算效率，还增强了模型在实际应用中的性能和可扩展性。
图像卷积并行加速
lucas_xu001的博客
12-01 317
图像卷积是一种常见的图像处理操作，用于应用各种滤波器和特征检测器。其原理可以简单地描述为在图像的每个像素上应用一个小的矩阵（通常称为卷积核或滤波器），并将卷积核中的元素与图像中对应位置的像素值相乘，然后将所有乘积的和作为结果。这个过程可以看作是对图像进行了平滑、锐化、边缘检测等操作。假设有⼀个大小为M×N的输入图像I和一个大小为m×n的卷积核K。图像卷积操作可以用下面的数学公式来表示：其中，S(i, j)是卷积操作的结果图像中位置(i, j)处的像素值。是图像中位置。
C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算题目
yan31415的博客
08-24 445
计划写一个优化3D高斯核卷积计算的系列博客。3D高斯核卷积计算的需求来自于公司内部举办的性能优化竞赛，这里介绍题目信息。 题目 题目三3D卷积(相关)操作 （20分） 【场景和性能问题描述】 背景：在图像处理中，卷积（滤波）是一个基本、常用的操作，很多图像处理方法都要用到，但是卷积是非常耗时的操作，尤其是在卷积核比较大、图像比较大(3D)的情况。当前XXX配准35%时间用在高斯卷积上，所以对它进行性能研究有实际价值。 题目：对一个432432457的图像做3D高斯卷积，卷积核大小为313131。 【要求】
利用GPU预热以及同步执行正确计算卷积神经网络推理性能【附代码】
z240626191s的博客
08-11 3044
利用GPU预热来更准确的获得卷积神经网络的推理时间【附代码】。 什么叫GPU的预热呢，打个比方，我们打开电脑或者其他电子产品的时候，如果你立马用设备，会感觉有些卡顿，但如果你稍微等一下，让后台程序都跑起来再用，就明显快很多了，这就是设备的预热。同理的，GPU在你不用的时候是低功耗状态，它会把有些高性能的功能暂时关闭或降低性能，这时候如果你把模型放上面处理，你就能明显感觉到有点满，甚至你从点击程序运行以后要等个几秒钟才出结果，因为这个阶段GPU要完成很多初始化工作【当然了，这也和显卡好坏有关系】。......
卷积运算在GPU上是如何加速的？
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卷积运算在GPU上的加速主要依靠**并行架构设计**、**算法优化**和**硬件特性利用**三大策略，具体实现方式如下： --- ### 一、核心加速策略 1. **矩阵乘法转化（im2col + GEMM）** - **原理**：将输入特征图通过...
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