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English(EN) Enabling Memory-efficient Im2win Convolution with Multi-precision Support on GPU CUDA and Tensor Cores

新的Im2win卷积方法提高了GPU性能和内存效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种增强版的Im2win卷积方法，旨在提高GPU上的内存效率和性能。该更新方法支持CUDA核心上的全精度和Tensor Core上的半精度，并结合了锯齿形内存访问和异步数据移动等优化。在十二项CNN任务上的基准测试显示出显著的改进，新的Im2win比仅限CUDA的版本实现了高达2.8倍的TFLOPS，并在速度和内存使用方面都优于标准的cuDNN和基于GEMM的卷积。 AI

影响 提高了深度学习模型的计算效率，可能加速GPU上的训练和推理。

排序理由 详细介绍在GPU上优化深度学习计算新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Xiang Fu, Jixiang Ma, Xinpeng Zhang, Peng Zhao, Shuai Lu, Xu Tony Liu ·

    GPU CUDA和Tensor Cores上的多精度支持，实现内存高效的Im2win卷积

    arXiv:2608.20725v1 Announce Type: cross Abstract: Convolution is a principal computational bottleneck in deep neural networks, and its efficiency depends on tight integration between algorithms and GPU hardware. Existing GPU convolution methods suffer from large memory overhead, …

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