Winograd和CuDNN 文章中蓝色背景内容为链接，部分站外链接无法从文章中直接跳转，若要访问请点击原文链接。 深度学习依赖于速度。更快的训练可以构建更大更复杂的网络。...今天，我们将讨论Winograd算法，它可以将浮点乘法的数量减少2.25倍。 请参阅：算法文档详解 在我们开始讨论Winograd之前，我希望您了解卷积通常是如何在深度学习库中实现的。...现在，Winograd公司开始介入了。所以，我们不是做点积，而是用这个公式计算结果矩阵。 我们来概括一下。 在该处： 这样我们可以找到m1、m2、m3、m4的值。...如果我们试一试,F(4, 4)和g(3，3) 这将给我们4个卷积，我们将看到,Winograd方法正在4 * 4 = 16 MULs vs 2 * 2 * 9 = 36 MULs在正常卷积可以将MULs...我认为这能很好地解释Winograd是如何工作的。在未来的文章中，我们将进一步讨论嵌套最小过滤算法，其中我们将讨论如何针对不同的内核大小实现Winograd。
关于Winograd的原理和推导，。此处直接给出3x3, stride=1卷积下Winograd卷积的形式。...由于Winograd卷积使用的Weight可以提前算好，对比直接卷积和Winograd卷积时可以忽略Weight路径。 3....NVDLA中的Winograd卷积 建立在直接卷积的硬件架构上，NVDLA针对Winograd卷积进行了一系列的修改。...在这种情况下，Winograd Conv应该作为设计的可选项，这是因为 计算3x3卷积有2.25x的理论提升 Winograd Conv的乘法依旧是矩阵计算 Winograd Conv的数据路径和直接卷积没有必然的冲突...Winograd Conv的加法可以直接在数据路径上完成，甚至不影响其他设计 如果加速器设计粒度足够细，甚至可以从软件调度上直接支持Winograd Conv 完全不考虑Winograd Conv的理由只可能是未来算法发展趋势下
F(2,3)变换矩阵推导 3.3、Winograd F(4,3)变换矩阵推导 4、参考资料 0、前言 其实网上已经有不少从数学原理的角度去解说Winograd[1,2,3,4,5,6,10]这个算法的文章了...主要是在看完许多相关的文章之后，对于Winograd这个算法背后的数学原理我还是没法完全理解，尤其是Winograd的变换矩阵究竟是如何生成的。...总的来说感觉Winograd这个算法真的很巧妙，要理解这个算法，需要懂得前置数学知识挺多的，如果其中一个地方没弄懂，都会对理解这个算法的数学原理造成困难。...通过前面的介绍我们已经知道了卷积操作等价于多项式乘法，下面简要描述下卷积是怎么和中国剩余定理的产生联系的，这也是我理解的Winograd这个算法的核心。...我们先有个概念就是Winograd是一个构造式的算法，是人为去构造一个计算 的等价变换，下面介绍如何构造。
主要是在看完许多相关的文章之后，对于Winograd这个算法背后的数学原理我还是没法完全理解，尤其是Winograd的变换矩阵究竟是如何生成的。...总的来说感觉Winograd这个算法真的很巧妙，要理解这个算法，需要懂得前置数学知识挺多的，如果其中一个地方没弄懂，都会对理解这个算法的数学原理造成困难。...通过前面的介绍我们已经知道了卷积操作等价于多项式乘法，下面简要描述下卷积是怎么和中国剩余定理的产生联系的，这也是我理解的Winograd这个算法的核心。...我们先有个概念就是Winograd是一个构造式的算法，是人为去构造一个计算 s(x) 的等价变换，下面介绍如何构造。...3.2、Winograd F(2,3)变换矩阵推导 现在来看下具体到F(2,3)的变换矩阵是如何得到的。
主要是在看完许多相关的文章之后，对于Winograd这个算法背后的数学原理我还是没法完全理解，尤其是Winograd的变换矩阵究竟是如何生成的。...我们先有个概念就是Winograd是一个构造式的算法，是人为去构造一个计算 的等价变换，下面介绍如何构造。...3.2、Winograd F(2,3)变换矩阵推导 现在来看下具体到F(2,3)的变换矩阵是如何得到的。...4、参考资料 [1] 油管--The Winograd Transformation [2] 深度加速（一）——概述, Winograd（1） [3] 深度加速（二）——Winograd（2） [4]...[29] Winograd数学原理【卡住了>_<】
为什么会引入WinoGrad？...这篇文章的重点是WinoGrad卷积的实现，关于WinoGrad卷积里面的变化矩阵如何推导可以看梁德澎作者的文章：详解Winograd变换矩阵生成原理 （听说后续他会做个视频来仔细讲讲QAQ)，现在就假设我们知道了...WinoGrad的几个变换矩阵。...WinoGrad算法原理 WinoGrad算法起源于1980年，是Shmuel Winograd提出用来减少FIR滤波器计算量的一个算法。...： 接下来我们就以WinoGrad实现并且步长为1的卷积计算为例子，来理解一下WinoGrad的工程实现。
目录 写在前面 问题定义 一个例子 F(2, 3) 1D winograd 1D to 2D，F(2, 3) to F(2x2, 3x3) 卷积神经网络中的Winograd 总结 参考 博客：blog.shinelee.me...本文将尝试揭开Winograd算法的神秘面纱。...卷积神经网络中的Winograd 要将Winograd应用在卷积神经网络中，还需要回答下面两个问题： 上面我们仅仅是针对一个小的image tile，但是在卷积神经网络中，feature map的尺寸可能很大...在卷积神经网络中，feature map是3维的，卷积核也是3维的，3D的winograd该怎么做？...总结 Winograd算法通过减少乘法次数来实现提速，但是加法的数量会相应增加，同时需要额外存储transform矩阵，随着卷积核和tile的尺寸增大，就需要考虑加法和存储的代价，所以一般Winograd
首先，我们将 ReLU 激活函数移至 Winograd 域，使得在乘法操作时神经元是稀疏的； 其次，我们对 Winograd 变换之后的权重进行剪枝，使得在乘法操作时权重是稀疏的。...稀疏 Winograd 卷积 传统 Winograd 卷积算法的基本单元作用在输入时域特征图 d 的大小为 p x p 的小块上，经过 3 x 3 的时域卷积核 g 卷积得到 (p-2) x (p-2)...Winograd 本地剪枝网络：当使用 Winograd 本地剪枝网络 (Liu et al. 2017, Li et al. 2017) 时，前一层的 ReLU 激活函数作用在时域输入 d 上，同时...Winograd 域权重 GgG^T 被剪枝。...Winograd-ReLU 卷积神经网络：为了解决上述问题，我们提出了 Winograd-ReLU 卷积神经网络。我们将 ReLU 操作放在 Winograd 域而不是时域。
这为使用 Winograd 算法高效实现 CNN 创造了机会。但是，尽管在 FPGA 上使用 Winograd 算法很有吸引力，但仍然存在一些问题。...其次，在 FPGA 上映射 Winograd 算法时存在很大的设计空间。很难推断哪些设计会改善性能，抑或损害性能。 本文设计了一种行缓冲结构为 Winograd 算法缓存特征图。...Winograd 算法的计算涉及通用矩阵乘法（GEMM）和元素级乘法（EWMM）的混合矩阵变换。然后，我们设计了一种高效的 Winograd PE，并通过并行化启动多个 PE。...图 1：传统卷积算法和 Winograd 卷积算法的对比。我们假设 Winograd 算法的步幅 S 为 1。 3. 架构设计 ?...Winograd PE 从行缓冲中获取数据。具体来说，给出一个 n×n 输入 tile，Winograd PE 将生成一个 m × m 输出 tile。
中国选手表现最好，却没能拿下奖金 Winograd Schema挑战赛要求计算机理解一些有歧义的句子，这些句子对于人类来说很容易理解。...Winograd Schema 挑战的大部分参与者都尝试把语法分析手工编码和知识库结合起来使用。 世界水平究竟怎么样？...根据AI界的先驱Terry Winograd 的名字命名。Terry Winograd是斯坦福大学的教授，发明了第一个对话的计算机程序。...Winograd Schema挑战开始于2014年，是一种升级版的图灵测试。...但是，计算机要是没有常识就不能理解Winograd Schema或是其他带歧义的句子。 此次竞赛意义重大。
本文从推理侧的数据排布（Inference Layout）讲起，接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul、Winograd、Fast-Run工程优化实践。...3 Winograd 在深度神经网络中，卷积计算占据了绝大部分的时/空复杂度，Im2col+MatMul可以提高访存友好性，但无益于时间复杂度的减少，因此卷积计算优化实践中诞生了Winograd算法，...2、实验 在不同的输入尺寸和算法参数F=(6x6,3x3)的情况下，原始Winograd和MegEngine优化后的Winograd之间做了加速对比实验，证明后者性能提升效果显著，具体结果如下： ?...4 Fast-Run 卷积计算有多种优化实现，侧重点也各有不同，比如Im2col可以平衡内存占用和运行速度，Direct直接进行卷积计算优化，Winograd则是优化计算复杂度。...Sparse Winograd Convolutional neural networks onsmall-scale systolic arrays.
Winograd 模式正是为了测试这种理解而设计的，减轻了图灵测试对人类判断和聊天机器人技巧的不可靠性。...然而，大型神经网络语言模型的出现让人工智能程序解决 Winograd 模式的能力迅速提高。...尽管创作者尽了最大努力，但 Winograd 模式实际上并没有完全经过「Google-proof」。...事实证明，SuperGLUE 比赛中的许多 Winograd 模式都可以使用这类统计相关性。 艾伦人工智能研究所的一组研究人员尝试解决 Winograd 模式的一些问题。...与研究人员预期的一样，与原始的 Winograd 模式相比，剩余的句子对机器提出了更困难的挑战，在 Winograd 模式上与人类表现相当的神经网络语言模型在 WinoGrande 集合上得分要低得多。
Winograd方法 05 说完了这些方法，我们来说说Winograd方法吧，加速卷积的不二之选。...本文重在于利用Winograd方法加速卷积，顺便选取内存和速度兼顾的方案 公式的推导，这里选用F（ 3 *3，2*2） 用多项式的中国剩余定理推导可知： ? ? ? ?...故我们得到的最后的结果是： 所以最后我们统计一下所作的乘法： 传统：3 X 3 X 128 X 14 X 14 = 225792 Winograd：6 X 6 X 128 X 16 = 73728 浮点数运算倍数
解决卷积问题的算法有非常多，常见的有 DirectConv，Im2Col，Winograd，FFT。BlazerML 主要针对 Winograd 算法实现的卷积算子进行了调优。...Winograd 算法的主要流程包含 4 部分：输入变换，权重变换，核心矩阵乘，以及输出变换。...Winograd 算法先将数据张量切分为若干个数据块，接着对每个数据块做输入变换，得到张量 V；对权重张量做权重变换得到张量 U。...如下图所示，与 DirectConv 不同，Winograd 模板多次自动调优的结果存在非常大的波动。 这导致常常需要多次自动调优才能获得较好的 Schedule。...因此，对比了在 DirectConv 模板和 Winograd 模板的 Tuning 过程中 Cost model 部分指标的差异。如下图所示，Winograd 模板的误差更大，拟合度更低。
read_base with read_base(): from .datasets.siqa.siqa_gen import siqa_datasets from .datasets.winograd.winograd_ppl...import winograd_datasets from .models.opt.hf_opt_125m import opt125m from .models.opt.hf_opt...# 使用 mmengine.read_base() 读取基本配置 with read_base(): # 直接从预设的数据集配置中读取所需的数据集配置 from .datasets.winograd.winograd_ppl...import winograd_datasets # 读取 Winograd 配置，基于 PPL（困惑度）进行评估 from .datasets.siqa.siqa_gen import siqa_datasets...# 读取 SIQA 配置，基于生成进行评估 datasets = [*siqa_datasets, *winograd_datasets] # 最终的配置需要包含所需的评估数据集列表
实现 convolution implicit gemm 实现 deconvolution gemm+col2im 融合 winograd transform 与 padding 改善 winograd
讲师根据自己多年的工作经验总结了PaddleGPU的7种优化手段：包含工作组动态划分、向量化操作、半精度计算、CPU逻辑分离、分支条件剪枝、数据结构选择和WinoGrad算法，其中重点介绍了分支条件剪枝...、工作组优化、向量化操作和WinoGrad算法这四种优化手段。...算法优化 可以通过WinoGrad 算法来进行了解，通过下方算法示意图可以看到，算法原型是两个矩阵相乘，要进行四次乘法以及两次加减法来完成计算过程，如果将计算结果进行进行多项式的展开以及合并同类项后会发现...百度Paddle团队基于WinoGrad算法对一些常见的卷积形式进行了公式推导并把这些公式进行提取和化解，最终变成一个可以落地的代码形式，这个落地代码就是WinoGrad的工程实现，实践过程中发现收益非常明显...这部分主要汇总了Padlle团队常用单独优化手段，涉及ARM汇编、Neon指令、LoopUnrolling + 流水线重排、缓存预充 + 缓存排布优化、核心算子Int8化、大小核心绑定 + 多线程OpenMP优化、WinoGrad
Winograd 卷积 Winograd 卷积将卷积运算转换为一系列矩阵乘法。这种方法可以减少许多乘法运算，提高计算效率。但是，这样一来也会增加内存消耗和数字错误，特别是在使用较大的 tile 时。...该研究对这一现象进行了深入分析，以探索在 3 × 3 内核卷积上使用不同 tile 大小的 Winograd 的潜在好处。
据 Github 项目介绍，小米的 MACE 主要从以下的角度做了专门的优化： 性能：代码经过 NEON 指令，OpenCL 以及 Hexagon HVX 专门优化，并且采用 Winograd 算法来进行卷积操作的加速...1,1001 runtime: cpu+gpu limit_opencl_kernel_time: 0 nnlib_graph_mode: 0 obfuscate: 0 winograd...1,1001 runtime: cpu+gpu limit_opencl_kernel_time: 0 nnlib_graph_mode: 0 obfuscate: 0 winograd
正确的问题类型可以基于 1975 年的“Winograd 模式”，即两个句子之间的差别仅为一两个单词，但需要具备关于这个世界的知识才能理解。...这样的人工智能测试被称为 Winograd 模式挑战，它于 2012 年首次提出，是对图灵测试的一种改进。 ...这意味着一个基于 Winograd 模式的图灵测试比简单的五分钟对话更能评估计算机的语言和文化流利性。与此同时，它也设立了一个更高的标准。
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