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Winograd快速卷积解析

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。

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【AI系统】Winograd 算法

在本文将重点介绍 Winograd 优化算法，它是矩阵乘优化方法中 Coppersmith–Winograd 算法的一种应用，按照 Winograd 算法的原理将卷积的运算进行转换，从而减少卷积运算中乘法的计算总量...Winograd 算法原理 Winograd 算法最早是 1980 年由 Shmuel Winograd 提出的《Arithmetic complexity of computations》，当时并没有引起太大的轰动...Winograd 加速卷积在算法圈里火了起来，并从此 Winograd 算法在包括 Mindspore Lite，MMN 等推理引擎中被广泛应用。...那 Winograd 为什么能加速卷积运算呢？简单来说就是用更多的加法计算来减少乘法计算，从而降低计算量，接下来就进一步了解如何使用 Winograd 加速卷积运算。...Winograd 这个 kernel。

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NVDLA中Winograd卷积的设计

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

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详解Winograd变换矩阵生成原理

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。

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详解Winograd变换矩阵生成原理

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。

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详解Winograd变换矩阵生成原理

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>_<】

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详解卷积中的Winograd加速算法

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。

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【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法：让计算效率 “飞” 起来

二、Winograd 卷积算法的核心思想：用 “数学变换” 减少计算量 Winograd 卷积算法的核心在于利用数论和线性代数中的理论，将卷积操作转化为更高效的计算形式，其核心思想可以概括为以下几点：...通过将小尺寸卷积操作转化为特定的矩阵乘法形式，利用 Winograd 变换，将卷积计算中的乘法次数降低。...分块卷积策略对于大尺寸的输入特征图，Winograd 卷积算法采用分块卷积的方式。...Winograd 卷积算法的优势计算效率高：大幅减少乘法运算次数，显著提升卷积计算速度，尤其在处理小尺寸卷积核时效果明显。...三、Winograd 卷积算法的 Java 实现：从原理到代码以下是一个简化版的 Winograd 卷积算法 Java 实现，展示了 2x2 卷积核与 3x3 输入特征图的卷积计算过程： import

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卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法

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

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大会 | 斯坦福ICLR2018录用论文：高效稀疏Winograd卷积神经网络

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。

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学界 | 商汤联合提出基于FPGA的快速Winograd算法：实现FPGA之上最优的CNN表现与能耗

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。

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进阶图灵测试暴露人工智能短板：机器理解人类还有多远？

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。

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工程之道，深度学习推理性能业界最佳优化实践

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.

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考那么多试，拿那么高分，大模型们真的懂语言了吗？

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。

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手撕 | 深度神经网络卷积层计算加速与优化

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

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腾讯深度学习编译器BlazerML项目技术分享

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。

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【AI系统】推理内存布局

其对 WinoGrad 卷积计算进行内核优化，重新排布了其数据格式，下面我们来进行详细介绍。...WinoGrad 卷积计算首先我们先给出针对 WinoGrad 二维卷积计算的公式：其中，W 为 r \times r 的卷积核，X 为 (m + r -1) \times (m + r -1)...可以看出 Hadamard 积是 Winograd 卷积中必不可少的步骤（见上公式）。但它存在内存访问耗时较长的问题，拖累了整个计算过程。事实上，对 Hadamard 积的求和可以转换为点积。...MNN 在 WinoGrad 卷积计算优化中使用的数据排布格式为 NC4HW4。它将 4 个数据元素拆分为一个单元，为张量创建一个新维度。...MNN 中数据重新排布后，对 WinoGrad 卷积的计算如下图所示：我们看数据格式重新排布后的重要计算公式：令参与计算的 X’矩阵与 W’矩阵以及中间矩阵 Y’的前两个维度都为 4。

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基于OpenCompass的大模型评测实践

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

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使用 OpenCompass 评测 InternLM2-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能

python run.py --datasets siqa_gen winograd_ppl \ --hf-path huggyllama/llama-7b \ HuggingFace 模型地址 --...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

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ncnn发布20220420版本，让Vulkan神经网络推理得更快

实现 convolution implicit gemm 实现 deconvolution gemm+col2im 融合 winograd transform 与 padding 改善 winograd

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Winograd快速卷积解析

【AI系统】Winograd 算法

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