Conv2D运算的GPU优化方法

发生了什么

据Semiconductor Engineering报道，通过将Conv2D运算同构为矩阵乘法，可简化GPU计算内核的实现与优化。该方法利用NHWC数据布局，使1×1卷积可直接作为矩阵乘法处理，无需额外数据重排。对于K×K卷积，通过重排循环嵌套顺序，可优化缓存行为并减少内存重复读取，从而在保持算术逻辑不变的前提下提升执行效率。