如何使用TensorCores优化卷积 本文将演示如何在TVM中使用TensorCores编写高性能的卷积计划.假设卷积的输入有大量数据.首先介绍如何在GPU上优化卷积. TensorCore简介 每个Tensor核心都提供一个4x4x4的矩阵处理阵列,该阵列可以运行 ,其中A,B,C和D是4x4矩阵,如图所示.矩阵乘法输入A和B是FP16矩阵,而累加矩阵C和D可以是FP16或FP32矩阵.D = A * B + C 但是,CUDA程序员只能使用扭曲级原语,在张量核上执行16x16x16半精度矩…

学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的…

GPU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. imp…

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 tvm imp…

使用Auto TensorCore CodeGen优化Matmul 本文将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta / Turing GPU上编写高性能matmul调度.这是一个生成tensorcore内核的解决方案,其中大多数转换都是通过ir传递完成的.用户还可以编写带有张量的调度,生成TensorCore代码.两种解决方案都使用相同的tensorcore内部函数.有关更多详细信息,请参阅如何使用TensorCores优化卷积. 准备和算法 支持两种输入数…

用Auto-TensorCore代码生成优化matmul 将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta/Turing GPU上编写高性能matmul调度.这是一个透明的解决方案,可以生成大多数在ir过程中完成的转换的tensorcore内核.用户还可以编写带有tensorize的调度来生成TensorCore代码.两个解决方案使用相同的tensorcore内部函数.有关详细信息,请参阅如何使用TensorCores优化卷积资料.              准备…

以前的神经网络几乎都是部署在云端(服务器上),设备端采集到数据通过网络发送给服务器做inference(推理),结果再通过网络返回给设备端.如今越来越多的神经网络部署在嵌入式设备端上,即inference在设备端上做.嵌入式设备的特点是算力不强.memory小.可以通过对神经网络做量化来降load和省memory,但有时可能memory还吃紧,就需要对神经网络在memory使用上做进一步优化.本文就以一维卷积神经网络为例谈谈怎么来进一步优化卷积神经网络使用的memory. 文章(卷积神经网络中一…

之前做了那么多生成函数和多项式卷积的题目,结果今天才理解了优化卷积算法的实质. 首先我们以二进制FWT or作为最简单的例子入手. 我们发现正的FWT or变换就是求$\hat{a}_j=\sum_{i\in j}a_i$,即子集和,那这个是怎么来的呢? 我们假设$a$到$\hat{a}$的转移矩阵为$X$,则 $$(\sum_{j}X_{i,j}a_j)*(\sum_{j}X_{i,j}b_j)=\sum_jX_{i,j}(\sum_{s|t=j}a_sb_t)$$ 所以考虑$a_sb_t$的…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 目录 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 写在前面 一些约定 循环卷积 DFT卷积的本质 Bluestein's Algorithm 例题 分治FFT 例题 FFT的弱常数优化 复杂算式中减少FFT次数 例题 利用循环卷积 小范围暴力 例题 快速幂乘法次数的优化 FFT的强常数优化 DF…