Conv2D 的 GPU 实现：按矩阵乘法重排循环
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Conv2D 的 GPU 实现：按矩阵乘法重排循环
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AI 综述
Semiconductor Engineering 的一篇文章提出，把 2D 卷积当作结构化矩阵乘法在 GPU 上实现：在 NHWC 布局下，1×1 卷积可直接视为从 C_in 到 C_out 的矩阵乘，无需转置；3×3 卷积则是每个输出位置上 9 组 C_in×C_out 贡献的矩阵式累加。 文章称，核心优化手段是重排循环嵌套以提升缓存复用、减少重复取数，而不是先做底层指令调优。这是该文给出的实现思路，并非已验证的性能结论。
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最新进展11月5日 16:05
将 Conv2D 转化为实用的 GPU 计算模式报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- Semiconductor Engineering将 Conv2D 转化为实用的 GPU 计算模式
文章讲解如何把 2D 卷积当作结构化矩阵乘法来实现：NHWC 布局下 1×1 卷积可直接视为 C_in 到 C_out 的矩阵乘，无需转置；3×3 卷积则是每个输出位置 9 组 C_in×C_out 贡献的矩阵式累加。核心优化手段是重排循环嵌套以提升缓存复用、减少重复取数，而非先做底层指令调优。