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ConvBench：一个用于 2D 卷积基元评估的综合基准
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于im2win的卷积算法，该算法优化了内存访问，减少了内存占用23.1%至32.8%，性能提升3.5倍至155倍。适用于内存受限的嵌入式系统，显著降低卷积的空间开销，并在移动设备和服务器上表现良好。
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关键要点
- 提出了一种基于im2win的卷积范式，通过持续的内存访问提高性能。
- 与其他基于cuBLAS和cuDNN的卷积实现相比，内存占用减少23.1%至32.8%，性能提升3.5倍至155倍。
- im2win算法实现了连续的内存访问和数据重用，显著降低内存开销，性能平均提高3.6倍和5.3倍。
- 提出两种新型基于GEMM的算法，显著降低DNN卷积的空间开销，适用于内存受限的嵌入式系统。
- MEC方法通过高效的方式降低输入矩阵的内存开销，提高卷积运算速度，适用于移动设备和服务器平台。
- SimDIT框架提供详细的CNN推断和训练性能统计，优化DRAM带宽和SRAM资源分配，性能提升18倍。
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延伸问答
im2win算法的主要优势是什么？
im2win算法通过实现连续的内存访问和数据重用，显著降低内存开销，并提高性能，内存占用减少23.1%至32.8%，性能提升3.5倍至155倍。
MEC方法如何提高卷积运算速度？
MEC方法通过简单且高效的方式降低输入矩阵的内存开销，从而提高卷积运算速度，适用于移动设备和服务器。
SimDIT框架的主要功能是什么？
SimDIT框架提供详细的CNN推断和训练性能统计，优化DRAM带宽和SRAM资源分配，实现性能提升18倍。
与传统卷积实现相比，im2win算法的性能提升有多大？
im2win算法的性能提升在3.5倍至155倍之间，相较于传统的cuBLAS和cuDNN实现有显著提高。
新型基于GEMM的算法有什么特点？
新型基于GEMM的算法显著降低DNN卷积的空间开销，仅需额外的O(MHW)和O(KW)空间，适合内存受限的嵌入式系统。
im2win算法如何优化内存访问？
im2win算法通过持续的内存访问和数据重用来优化内存访问，从而减少内存占用并提升性能。
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