高效直接卷积 SIMD指令高速缓存冲突有界直接卷积多块直接卷积

使用长SIMD指令的高效直接卷积

342××→使用长SIMD指令的高效直接卷积Alexandre de LimasSantanaBarcelonaSupercomputing Center巴塞罗那，加泰罗尼亚，西班牙Universitat Politècnica de Catalunya巴塞罗那，加泰罗尼亚，西班牙alexandre....

用卷积滤波器matlab代码-SIMD_CE:SIMD_Convolution_Engine资料库

标签：系统开源

用卷积滤波器matlab代码适用于基于FPGA的异构嵌入式系统的高效SIMD 2D卷积引擎队号： xohw20_244 项目名：适用于基于FPGA的异构嵌入式系统的高效SIMD 2D卷积引擎项目链接：日期： 2020/06/27 上传档案的版本： ...

SIMD指令的高效直接转换在CPU体系结构上的最新技术建议

标签：高效直接转换 SIMD指令 CPU架构算法优化性能提升

342××→→使用长SIMD指令的高效直接转换Alexandre de Limas Santana巴塞罗那超级计算中心巴塞罗那，加泰罗尼亚，西班牙加泰罗尼亚政治大学巴塞罗那，加泰罗尼亚，西班牙亚历山大。[email protected]à ...

SIMD_Convolution：超快速卷积

标签： C

SIMD_Convolution：超快速卷积

C++ 编译器优化与SIMD指令集

标签： c++ 开发语言

刚才提到了 xmm 这个系列的寄存器，它们都有128128128位宽，可以容纳444个 float 或者222个 double。刚才的例子中，因为只有一个 float 存在一个128128128位的寄存器内，所以只用到了它最低的323232位。但是这样也没...

wasm-simd入门(卷积指令)

标签： wasm simd conv

卷积优化相关指令： wasm_v128_load：加载32x4个float数据 wasm_v128_load32_splat：从指定地址处加载一个数据，并broadcast为32x4 wasm_f32x4_add/wasm_f32x4_mul：加法乘法指令，暂无mla指令提供 wasm_v128_...

如何实现高速卷积？深度学习库使用了这些「黑魔法」

标签：算法编程语言 python

点击上方“小白学视觉...佐治亚理工学院计算机科学硕士研究生Manas Sahni在自己的电脑上试验了多种方法的策略，深入剖析高速卷积的实现过程。我的笔记本电脑CPU还可以，在TensorFlow等库的加持下，这台计算机可以在...

解析卷积的高速计算中的细节，一步步代码带你飞

标签：解析卷积的高速计算中的细节，一步步代码带你飞

卷积是深度学习中的基础运算，那么卷积运算是如何加速到这么快的呢，掰开揉碎了给你看。在我不太破旧的笔记本电脑CPU上，使用TensorFlow这样的库，我可以(最多)在10-100毫秒内运行大多数常见的CNN模型。在...

使用SIMD指令加速计算

标签：算法 c++

是通过一条指令同时对多个数据进行运算的硬件加速技术，在传统计算，中使用标量运算一次只能对一对数据执行乘法操作，但是如果使用了SIMD加速，可同时对多对数据进行执行操作，最常见的有sse/avx等。在一些情况下，...

【学习体会】结合SIMD和GEMM的快速卷积及其在高斯模糊中的应用

标签： cnn 人工智能神经网络

项目源码： https://github.com/LeonJinC/Fast-Convolution-with-SIMD-and-GEMM

C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(五)2D卷积分离计算

标签： simd icc 并行计算

高斯卷积核具有可分离的性质，因此可以通过以下方法计算二维高斯卷积：构造一个一维高斯卷积核，将原始二维矩阵分别以行主序与列主序，与一维卷积核做卷积计算，得到的结果就是目标二维高斯卷积的结果。本篇按照上述...

SIMD学习笔记2：高斯卷积计算优化

标签：算法

【代码】SIMD学习笔记2：高斯卷积计算优化。

ARM_NEON_CNN编程 SIMD单指令多数据流 intrinsics指令内联汇编 CNN卷积网络优化深度学习优化

标签： neon simd arm

SIMD单指令多数据流 intrinsics指令 CNN卷积网络优化深度学习优化本文github 术语： System-on-Chip(SOC) 片上系统：核心、内存控制器、片上内存、外围设备、总线互连和其他逻辑（可能包括模拟或射频组件）...

C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(八)3D高斯卷积

标签： simd openmp 并行计算

Y维度的计算是将一个Z平面上的二维数据中每行与卷积核中一个点相乘，并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一行，更新到中间缓存的目标位置。Z维度的计算是将一个Z平面的二维数据和卷积核中的一个点相乘，并将31个点...

C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(四)Intrinsic实现一维卷积与循环展开

标签： simd avx 并行计算

基于性能优化系列(CPU)——3D高斯核卷积计算(三)FMA向量化计算一维卷积中实现，本文用Intrinsic实现向量化的一维卷积计算。代码实现 void Conv1D_Ins_Cmb(float* pSrcLine, int iLength, float* pKernel, int ...

OpenCV算法加速（2）使用SIMD指令集(MMX、SSE、AVX)和MIPP实现视觉算法优化

标签： MIPP 指令集 CPU

SIMD指令集 SSE/AVX https://blog.csdn.net/qq_32916805/article/details/117637192 MMX和SSE实现的opencv数据结构的图像反色算法优化 SSE图像算法优化系列一：一段BGR2Y的SIMD代码解析。 SSE图像算法优化系列...

C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(二)FMA向量化计算一维卷积

标签： avx 卷积并行计算

一维卷积计算的性能直接影响了整个程序的性能。本篇将实现一维卷积功能，同时引出ICC编译器对多层嵌套循环场景的向量化优化倾向的调查结果。公用函数这里为了增加结果的稳定性，重复执行 #define CONVREPEAT ...

C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(十)合并多线程并行区

标签：多线程 openmp simd

void GaussSmoothCPU3DOptZYX(float* pSrc, int iDim[3], float* pKernel, int kernelSize[3], float* pDst, float* pBuffer) { //计算结果正确 //执行时间 16 dynamic GaussSmoothCPU3DOptZYX cost Time(ms) ...