对于生物视觉的起源，目前学术界尚没有形成定论。有研究者认为最早的生物视觉形成于距今约7亿年前的水母之中，也有研究者认为生物视觉产生于距今约5亿年前寒武纪。...而SAME则与池化窗口的大小无关，若$s_h$和$s_w$为1，无论池化窗口的大小，输出的特征图的大小都与原图保持一致。...3.1.2 卷积层FLOPs计算参数量会计算了，那么FLOPs其实也是很简单的，就一个公式： $$FLOP{conv2d} = Param{conv2d} M_{outh} M{outw}$ $这里...，$M{outh}$，$M_{outw}$ 为输出的特征图的高和宽，而不是输入的，这里需要注意一下。...，这个卷积没有padding，所以输出特征图大小变为 10 10features4 参数量和FLOPs均为0features5 参数量和FLOPs均为0，输出尺寸变为5 5， 然后整个被拉伸为1,
卷积层的输入、输出channels数目相同时，计算需要的MAC(memory access cost)最少 ? 3....过多的分组卷积会增加MAC 对于1x1的分组卷积（例如：MobileNetv2的深度可分离卷积采用了分组卷积），其MAC和FLOPS的关系为： ? g代表分组卷积数量，很明显g越大，MAC越大。...Group Normalization 替换 Batch Normalization BN在诸多论文中已经被证明了一些缺陷，而训练目标检测网络耗费显存，开销巨大，通常冻结BN来训练，原因是小批次会让BN...善用1x1卷积 1x1卷积可以改变通道数，而不改变特征图的空间分辨率，参数量低，计算效率也高。...降低通道数 降低通道数可以减少特征图的输出大小，显存占用量下降明显。参考原则2 12.
卷积层的输入、输出channels数目相同时，计算需要的MAC(memory access cost)最少 3....过多的分组卷积会增加MAC 对于1x1的分组卷积（例如：MobileNetv2的深度可分离卷积采用了分组卷积），其MAC和FLOPS的关系为： g代表分组卷积数量，很明显g越大，MAC越大。...Group Normalization 替换 Batch Normalization BN在诸多论文中已经被证明了一些缺陷，而训练目标检测网络耗费显存，开销巨大，通常冻结BN来训练，原因是小批次会让BN...善用1x1卷积 1x1卷积可以改变通道数，而不改变特征图的空间分辨率，参数量低，计算效率也高。...降低通道数 降低通道数可以减少特征图的输出大小，显存占用量下降明显。参考原则2 12.
接下来是3x3 Depth-wise和Point-wise的卷积，减少了输出feature map中的通道数量。快捷连接连接狭窄的层，而较宽的层之间存在跳跃连接。...这引出了一个重要的观察结果: 1:增大网络宽度、深度或分辨率的任何维度都会提高精度，但对于较大的模型，精度增益会减小。 ? 根据不同的基线网络工程调整网络宽度。...ɸ是一个用户定义,全局比例因子(整数)控制多少资源可用而α,β,γ决定如何将这些资源分配给网络深度、宽度,分别和分辨率。...卷积操作的FLOPS 与d, w, r的FLOPS 成正比，因为将深度加倍将使FLOPS 加倍，而将宽度或分辨率加倍将使FLOPS 几乎增加四倍。...所以,扩展网络使用方程3将增加总FLOPS (αβγ²²)^ɸ。因此,为了确保总FLOPS 不超过2 ^ϕ,约束(αβγ²²)≈2。
对于深度卷积神经网络而言，准确度和计算成本往往难以得兼，研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题。...但是，使用更深度的网络，通过提升模型复杂度来提升准确度并不是毫无代价的——计算成本（FLOPs）会大幅增长。...但是，这类模型的重点不是设计一种新架构，而主要是在标准的基础架构中使用已有的高效过滤器。因此这些工作会保持层的数量与架构和基础模型一样，再在每层上添加过滤器以使得 FLOPs 不增大。...通过实验我们发现我们提出的方法的 FLOPs 比当前最佳的剪枝方法显著更低，同时还能维持基础模型/架构的准确度。而该剪枝方法则成本高昂，在实现 FLOPs 压缩时会导致准确度显著下降。...因此，从输入到输出的延迟可忽略不计。
选自arXiv 作者：Pravedra Singh等 机器之心编译 参与：熊猫 对于深度卷积神经网络而言，准确度和计算成本往往难以得兼，研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题。...但是，使用更深度的网络，通过提升模型复杂度来提升准确度并不是毫无代价的——计算成本（FLOPs）会大幅增长。...但是，这类模型的重点不是设计一种新架构，而主要是在标准的基础架构中使用已有的高效过滤器。因此这些工作会保持层的数量与架构和基础模型一样，再在每层上添加过滤器以使得 FLOPs 不增大。...通过实验我们发现我们提出的方法的 FLOPs 比当前最佳的剪枝方法显著更低，同时还能维持基础模型/架构的准确度。而该剪枝方法则成本高昂，在实现 FLOPs 压缩时会导致准确度显著下降。...因此，从输入到输出的延迟可忽略不计。
（7x7，9x9），Winograd Conv2d（3x3，5x5）等； （2）Layer-level的快速算法：Sparse-block net[1] 等； （3）优化工具与库：TensorRT（Nvidia...更为重要的是TensorRT对于网络结构进行了重构和优化，主要体现在以下几个方面： （1）TensorRT通过解析网络模型将网络中无用的输出层消除以减小计算。...17.5.3 TensorRT如何优化重构模型 条件 方法 若训练的网络模型包含TensorRT支持的操作 1、对于Caffe与TensorFlow训练的模型，若包含的操作都是TensorRT支持对，则可以直接由...TensorRT不支持的操作 1、TensorFlow模型可通过tf.contrib.tensorrt转换，其中不支持的操作会保留为TensorFlow计算节点； 2、不支持的操作可通过Plugin API...（FLOPs就是网络执行了多少multiply-adds操作）； MAC（内存访问成本）； 并行度（如果网络并行度高，速度明显提升）； 计算平台（GPU，ARM）
如果我们用第一性原理来总结的话，PyTorch 与 TensorFlow 的不同之处在于前者用“动态图模式”（Eager mode）而不是“静态图模式”（Graph mode）。...从那时起，最先进的模型在参数数量上以及增长了 3 到 4 个数量级，而最快的 GPU 在 FLOPS 上只增长了一个数量级。...算子最后进行了融合，而不是将每个中间结果写入内存，这样一来，一次传递的过程中会计算多个函数，从而将内存读/写的数量最小化。算子融合改善了算子调度、内存带宽以及内存大小成本。...后端代码生成部分会利用适用于 GPU 的 OpenAI Triton 并输出 PTX 代码。对于 CPU，会有一个英特尔编译器生成 C++（也适用于非英特尔 CPU）。...而像 Flash Attention 这样的东西，为什么会出自博士生之手，而不是英伟达自己？ 版权声明 版权属于原作者，仅用于学术分享
主要原因是相对于 TensorFlow，PyTorch 具有更高的灵活性和可用性。PyTorch 与 TensorFlow 主要的不同之处在于使用 Eager 模式而非 Graph 模式。...PyTorch 之所以能胜过 TensorFlow，就是因为 Eager 模式提高了灵活性和可用性，但转向 Eager 模式并不是只有好处。...因此对于在 Eager 模式下执行的模型，有一种主要的优化方法是算子融合。融合运算在一次传递中计算多个函数，以最小化内存读 / 写，而不是将每个中间结果写入内存。...后端代码生成部分利用适用于 GPU 的 OpenAI Triton 并输出 PTX 代码。对于 CPU，英特尔编译器生成 C++（也适用于非英特尔 CPU）。...Triton 对逐元素矩阵乘法不是特别有用，但矩阵乘法已经可以非常高效地完成。Triton 对于成本高昂的逐点运算和减少复杂操作的开销非常有用。
图2(b)展示了卷积Transformer Block的架构，其中使用深度可分离的卷积运算，称为卷积映射，分别用于查询、键和值的嵌入，而不是ViT中标准的位置线性映射。...最后，在最后阶段输出的分类标记上使用MLP来预测结果。...而之前的工作尝试在Transformer中添加额外的卷积模块对于语音识别和自然语言处理，它们导致更复杂的设计和额外的计算成本。...这样，与原始的位置线性映射相比每个卷积映射只会引入额外的 个参数和 的FLOPs，相对于模型的总参数和FLOPs，这些都可以忽略。 其次，利用提出的卷积投影来减少MHSA操作的计算成本。...在ViT中，输出的特征图只有一个尺度分辨率较低。此外，即使对于普通的输入图像大小，计算和存储成本也相对较高。为了解决这个问题，PVT和CvT从CNN到Transformer结构都采用了金字塔结构。
FLOPs/cycle 的速度。...开发者一般使用 Python 编写模型和训练所需的算法，而 TensorFlow 会将这些算法或模型映射到一个计算图，并使用 C++、CUDA 或 OpenCL 实现图中每一个结点的计算。...一个深度学习模型大概会依据 32 个以前样本的状态而预测未来的输出，因此我们修正隐藏层中 RNN/LSTM 单元的数量以执行基线测试。...结语 对于测试过的 RNN 和 LSTM 深度学习模型，我们注意到 V100 比 P100 的相对性能随着网络的规模和复杂度（128 个隐藏单元到 1024 个隐藏单元）的提升而增加。...我们的结果表明 V100 相对于 P100 在 FP16 的训练模式下最大加速比为 2.05 倍，而推断模式下实现了 1.72 倍的加速。这些数据比基于 V100 具体硬件规格的预期性能要低很多。
而换到 FLOPS 的情况，点积做了 2n-1 FLOPS，即 n-1 次加法和 n 次乘法。可以看到，MACCs 大约是 FLOPS 的一半。 1.1 全连接层 全连接层的计算 ?...而上面也提到 MACCs 中加法比乘法少一次， b 刚好补上了这个缺。 所以，对I的输入、权重为 I×J 的权重矩阵和 J 的输出，MACCs 为 I×J ，FLOPS 为 (2I−1)×J。...激活函数的计算没有点积，所以只用 FLOPS 衡量。 对输出为 J FC 层，ReLU 有 J FLOPS： ?...相对于全连接的矩阵运算，激活函数的计算量通常忽略不计（博主注：不一定，看情况）。 1.3 卷积层 卷积层要单独算而不是用全连接层的结论，是因为输入至少是三维的：H×W×C。...在清楚整个前向计算网络中的每一个层的输入输出以及参数设置后可以自己手动画出计算图出来，对于参数量计算就很直观了。 feature map大小计算 ?
3、特征传递方式是直接将前面所有层的特征Concatnate后传到下一层，而不是前面层都要有一个箭头指向后面的所有层，这与具体代码实现是一致的。...密集连接的特殊网络，使得每一层都会接受其后所有层的梯度，而不是像普通卷积链式的反传，因此一定程度上解决了梯度消失的问题。 ?...卷积+relu+bn组合顺序 为了提高速度，采用了conv+bn+relu的组合(而不是DenseNet中的预激活组合(conv+relu+bn)),post-activation中，在推断阶段所有的BN...比如MobileNet中采用深度可分离卷积（depthwise conv+1x1 conv）虽然降低了FLOPs，但是因为额外的1x1卷积而不利于GPU运算效率。...受限于FLOPs和模型参数，每层layer的输出channel数是固定大小，这带来的问题就是输入和输出channel数不一致，此时的MAC不是最优的。
而移动端设备通常内存少、运算能力也比较弱小，并且移动端的 CPU 需要将功耗指标维持在很低的水平，当前主流的模型很难直接部署到移动设备中。...PaddleSlim 特点 接口简单 以配置文件方式集中管理可配参数，方便实验管理 在普通模型训练脚本上，添加极少代码即可完成模型压缩 效果好 对于冗余信息较少的 MobileNetv1 模型，卷积核剪切策略依然可缩减模型大小...卷积层和全连接层在 PaddlePaddle 框架中对应算子包括 conv2d、depthwise_conv2d 和 mul 等。...量化训练会对所有的 conv2d、depthwise_conv2d 和 mul 进行量化操作，且要求它们的输入中必须包括激活和参数两部分。...teacher 网络的输出只需要到 predict 即可，不用加 loss 和 accuracy 等操作。 teacher 网络需要初始化并加载预训练模型。
) 与第n个卷积核对应，每个通道对应每个卷积核通道卷积得到输出，最终输出为2+0+1=3 。...(这是常见的卷积操作，注意这里卷积核要和输入的通道数相同，即图中表示的3个通道~) 对于深度分离卷积，把标准卷积(4,4,3,5) 分解为： ，作用在输入的每个通道上，输出特征映射为(3,3,3)...+9m2) FLOPs，ResNeXt 模块的计算量是 hw(2cm+9m2／g)hw(2cm+9m2／g) FLOPs, 而 ShuffleNet 模块是 hw(2cm／g+9m)hw(2cm／g+9m...) FLOPs，其中 gg 代表分组数。...美中不足的是，Channel Shuffle 看起来对现有 CPU 不大友好，毕竟破坏了数据存储的连续性，使得 SIMD 的发挥不是特别理想，估计在实现上需要再下点功夫。
Profiler输出了模型的参数量，浮点运算数（flops），FLOPS，延迟，以及样本/秒的吞吐量。...在应用我们的优化之后，我们在DeepSpeed Flops Profiler的输出中看到每GPU的FLOPS和总体训练样本/秒提高了25%。...在使用DeepSpeed进行模型训练时，可以在DeepSpeed配置文件（https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#flops-profiler）中启用分析器...Flops 测量 与现有的flops计算工具或方法类似，DeepSpeed Flops分析器测量Module前向传播的flops，而反向传播的flops则被估计为前向传播flops的两倍。...多GPU，多节点，数据并行和模型并行 DeepSpeed Flops 分析器输出每个 GPU 的分析结果以及world size，数据并行大小和模型并行大小。
复合模型缩放 3.1 问题定义 对于CNN的第层可以定义为一个函数：，其中为一个操作(operrator)，为输出张量，为输入张量，其形状可以表示为$，其中H_i和W_i为空间维度，C_i为通道数。...3.3 复合缩放 作者进一步观察到，网络宽度，深度和分辨率的缩放尺度不是独立的。直观来说，对于更高分辨率的图像，应该相应的增加网络深度，这样较大的感受野可以帮助捕获包含更高分辨率图像更多像素的特征。...这些自觉表明我们需要协调和平衡不同的缩放尺度，而不是传统的单维缩放。然后论文做了Figure4所示的实验，验证了不同网络深度和分辨率下的宽度缩放产生的影响。...因为卷积神经网络中主要的计算成本由卷积运算产生，因此使用等式3对ConvNet进行缩放，即将通过近似地表示增加总FLOPS。在论文中，作者约束，使得对于任何新的，总FLOPS增加约。 4....附录 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946v1.pdf 代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models
今天主要谈一下FLOPs与模型推理速度的关系，为什么有些模型FLOPs很低，以EfficientNet为代表，其推理速度却很慢。 首先感谢飞哥的科普： 大部分时候，对于GPU，算力瓶颈在于访存带宽。...而同种计算量，访存数据量差异巨大。 而EfficientNet这样网络的特点，就是使用了大量的低FLOPs、高数据读写量的操作，更具体来说，就是depthwise卷积操作。...相关的研究其实在ShuffleNet V2中已经提出，ShuffleNet V2看到了GPU访存带宽对于模型推理时间的影响，而不仅仅是模型复杂度，也就是FLOPs和参数量对于推理时间的影响。...然后卷积layer输出channel是100，说明有100个这样的卷积kernel，同时在feature的空间位置上，每个像素点都要重复一次卷积操作，共56*56次，所以总的FLOPs为：3*3*100...因为工业界考虑的不是FLOPs，甚至也不是单纯的inference time，考虑的是把一块儿GPU打满情况下的QPS（queries per second）。
对于输入 I∈R^{c×h×w} ，DWConv应用 c 个滤波器 w∈R^{k×k} 来计算输出 O∈R^{c×h×w} 。...对于连续或规则的内存访问，将第一个或最后一个连续的 c_P 通道视为整个特征图的代表进行计算。在不丧失一般性的情况下认为输入和输出特征图具有相同数量的通道。...请注意，保持其余通道不变，而不是从特征图中删除它们。这是因为它们对后续PWConv层有用，PWConv允许特征信息流经所有通道。...对于相同的输入 I∈R^{c×h×w} 和输出 O∈R^{c×h×w} ，T形Conv的FLOPs可以计算为: 它高于PConv和PWConv的流量，即： 其中 c>c_P 和 c−c_p>c_p...对于激活层，根据经验选择了GELU用于较小的FasterNet变体，而ReLU用于较大的FasterNet变体，同时考虑了运行时间和有效性。
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