神经网络算子融合的几种方式

9月前作者：limengshi138392 分类：Toy博客阅读(32) 违法举报

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神经网络算子融合是指将多个神经网络算子（如卷积、池化、归一化等）组合在一起，以提高计算效率和性能。以下是几种常见的神经网络算子融合方式：

Kernel融合：将多个卷积核合并为一个更大的卷积核，从而减少计算量。
层融合：将多个连续的神经网络层合并为一个更大的层，减少内存访问和计算开销。
数据重用：在计算过程中，将多个算子共享输入数据，减少数据读取次数。
并行计算：将多个独立的神经网络算子并行计算，以提高整体计算速度。
量化融合：将浮点计算转换为定点计算，减少计算和存储开销。
分组卷积：将输入和卷积核分成多个小组，并对每个小组进行独立的卷积操作，减少计算量。
分支融合：将不同分支的计算结果进行融合，减少计算量和内存访问。

这些方式可以根据具体的应用场景和算法模型进行选择和组合，以达到更高的计算效率和性能。

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