convolution,fft, 加速
2024-08-26 08:52:49
零零星星挖坑几个了,都没填土,实在是欠账太多,闲话少说吧,还是多记录总结一下。今天的主题是围绕convolution和加速
记得之前看过lecun他们组的一篇文章,是fft加速convolution的。按照Convolution Theorem,时域上的卷积可以转成空间域的傅立叶变换进行。
lecun的文章就是通过把卷积变成傅立叶变换实现加速的。从实验里看到,加速比2倍左右。目前这部分有代码开源,但是好像并没有merge到caffe中,原因可能是因为加速比例有限,再者消耗空间。猜测主要是加速比例问题吧,因为加速过程中,由于其原理,当卷积核小,是没什么加速的,当核是3或者5时,速度有的更慢或者相当,而在cnn中卷积的核大多数比较小,起到的加速作用很小,而基于图像处理本身目前的任务来说,卷积核一般不会太大,googlenet用7X7已经是爆炸天了。而从另外一方面来说,对caffe实现多GPU卡的加速或者多机的加速,则是实打实的加速,无论你的卷积核多大,你都能加速。
lecun他们又出了一篇新的文章,facebook的,Fast Convolutional Nets With fbfft: A GPU Performance Evaluation。caffe上已经有人实现了,加速1.4(3X3)到14.5倍。从他们的文章中看到,卷积核小的时候也是实现了加速了,赞。
待续……
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