神经网络算子融合的几种方式

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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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 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。

  7. 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。

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-558824.html

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