Conv2D 在 GPU 上的矩阵乘实现思路
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Conv2D 在 GPU 上的矩阵乘实现思路
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AI 综述
Semiconductor Engineering 的一篇文章提出，把 Conv2D 当作结构化矩阵乘法在 GPU 上实现：在 NHWC 布局下，1×1 卷积可直接视为从 C_in 到 C_out 的矩阵乘，无需转置；3×3 卷积则拆成 9 组 C_in×C_out 贡献的累加。 文章称，优化重点应放在循环顺序与缓存复用上，而不是先做指令级调优。
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最新进展11月5日 16:05
如何将 Conv2D 转化为实用的 GPU 计算模式报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- Semiconductor Engineering如何将 Conv2D 转化为实用的 GPU 计算模式
文章讲解如何把 Conv2D 当作结构化矩阵乘法来实现：NHWC 布局下 1×1 卷积可直接视为从 C_in 到 C_out 的矩阵乘，无需转置；3×3 卷积则拆成 9 组 C_in×C_out 贡献的累加。作者强调优化重点在循环顺序与缓存复用，而非先做指令级调优。
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