为何卷积加速更喜欢 NHWC Layout

卷积加速：为何 NHWC 布局备受青睐？

随着深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域广泛应用，神经网络模型正变得越来越大、越来越复杂。因此，提高神经网络推理速度至关重要，而卷积加速作为神经网络的关键操作之一，其效率优化备受关注。本文将深入探讨卷积加速中 NHWC 布局的优势，揭示它为何更受青睐。

NHWC 布局与 NCHW 布局

在神经网络模型中，张量数据通常以多维数组的形式存储。卷积操作涉及输入特征图、卷积核和输出特征图。NHWC（N umber of images，H eight，W idth，C hannel）和 NCHW（N umber of images，C hannel，H eight，W idth）是两种常见的张量数据布局方式。

在 NHWC 布局中，每个特征图的元素按图像顺序、高度、宽度和通道排列。而 NCHW 布局则按图像顺序、通道、高度和宽度排列。

存储效率

对于具有大量通道的网络，NHWC 布局在存储效率方面具有优势。由于通道通常堆叠在内存中，NHWC 布局可以实现连续的内存访问，从而提高缓存命中率。这对于减少内存带宽的使用和提高整体计算效率至关重要。

计算效率

NHWC 布局在计算效率方面也表现出优势。对于大多数卷积神经网络，卷积运算涉及沿高度和宽度维度的滑动操作。NHWC 布局使得这些滑动操作更加高效，因为它允许处理器对同一图像中的所有通道并行执行运算。此外，NHWC 布局减少了数据重新排列的开销，从而进一步提升了计算效率。

CUDA 内核优化

CUDA 是用于图形处理单元 (GPU) 并行计算的编程模型。对于卷积操作，CUDA 内核通常优化为处理 NHWC 布局的数据。这主要是因为大多数 GPU 架构都支持对连续内存块的快速访问。NHWC 布局通过提供连续的内存访问模式，充分利用了这一优势，从而提高了卷积内核的执行效率。

支持的库和框架

NHWC 布局得到了广泛的库和框架的支持，包括 TensorFlow、PyTorch 和 Keras。这使得开发人员可以轻松地使用 NHWC 布局，而无需担心与底层硬件和软件库的不兼容性。

局限性

虽然 NHWC 布局在卷积加速方面具有诸多优势，但它也有一些局限性。对于具有少量通道的大型图像，NCHW 布局可能更具存储效率。此外，NHWC 布局并不适用于所有类型的卷积操作，例如转置卷积。

结论

综上所述，NHWC 布局在卷积加速中备受青睐，因为它提供了更高的存储效率、计算效率、CUDA 内核优化和广泛的库和框架支持。虽然它对于具有大量通道的大型图像可能并非最优的，但对于大多数卷积神经网络应用，NHWC 布局仍然是提高推理速度的最佳选择。随着人工智能技术持续发展，NHWC 布局有望继续作为卷积加速的 preferred layout。

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