训练营简介

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报名链接：https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252

引言

卷积算子是计算机视觉模型的核心，ResNet作为经典的CNN架构，其推理性能很大程度上取决于卷积算子的优化水平。本文将深入探讨如何在昇腾NPU上优化ResNet的卷积计算，从算法选择到内存优化，从单层优化到多层融合，系统性地讲解高性能卷积算子的开发全流程。

ResNet中的卷积特性分析

多样化的卷积类型

ResNet-50包含53个卷积层，但并非所有卷积都相同：

1×1卷积（降维/升维）

• 占比：约60%的卷积层
• 特点：卷积核小，计算密度高
• 性能瓶颈：数据搬运而非计算

3×3卷积（特征提取）

• 占比：约35%的卷积层
• 特点：卷积核中等，计算量适中
• 性能瓶颈：内存访问模式

7×7卷积（首层）

• 仅一层，但计算量占比大
• 特点：卷积核大，输入通道少
• 性能瓶颈：算法效率

计算量分布

ResNet-50推理一帧图像的计算量分布：

总计算量：约4 GFLOPS
├─ 1×1卷积：2.1 GFLOPS (52%)
├─ 3×3卷积：1.6 GFLOPS (40%)
├─ 7×7卷积：0.2 GFLOPS (5%)
└─ 其他操作：0.1 GFLOPS (3%)

可见，优化1×1和3×3卷积是提升整体性能的关键。

Im2Col算法：经典但通用

算法原理

Im2Col（Image to Column）是将卷积转换为矩阵乘法的经典方法：

转换过程：

1. 将输入特征图展开成列矩阵
2. 将卷积核展开成行矩阵
3. 执行矩阵乘法得到输出

优势：

• 可以复用高度优化的MatMul算子
• 适用于任意卷积核尺寸
• 实现相对简单

劣势：

• 需要额外的内存存储展开后的数据
• 存在数据冗余（重叠区域被重复存储）

在NPU上的实现优化

针对昇腾NPU的特性，Im2Col需要特别优化：

优化1：减少数据拷贝
不预先完整展开数据，而是边展开边计算，减少中间存储。

优化2：利用Cube单元
展开后的矩阵乘法直接映射到Cube单元，充分发挥硬件算力。

优化3：内存布局优化
调整展开后的数据排列，使其符合Cube单元的输入格式要求。

实测结果：优化后的Im2Col卷积峰值算力可达75%。

Winograd快速卷积

算法原理

Winograd算法通过数学变换减少乘法次数，特别适合3×3卷积：

性能优势：

• 标准3×3卷积：每个输出点需要9次乘法
• Winograd F(2×2, 3×3)：每个输出点只需4次乘法
• 理论加速比：2.25倍

变换流程：

Input → Transform → Element-wise Multiply → Inverse Transform → Output

实现要点

在NPU上实现Winograd有几个关键点：

关键1：数据变换
输入和卷积核的变换矩阵需要预计算，存储在高速缓存中。

关键2：Tile大小选择
F(2×2, 3×3)每次处理2×2的输出块，需要4×4的输入块。Tile大小要综合考虑缓存容量和并行度。

关键3：边界处理
图像边缘可能不足4×4，需要padding或退化到标准卷积。

关键4：精度损失
Winograd在数值精度上不如直接卷积，需要权衡性能和精度。

适用场景

Winograd并非万能，需要根据场景选择：

适合使用：

• 3×3卷积，stride=1
• 通道数较多（大于32）
• 推理场景，对精度要求不极端严格

不适合使用：

• 1×1或7×7卷积
• stride > 1的卷积
• 训练场景（精度要求高）

实测ResNet中的3×3卷积，使用Winograd后性能提升约2倍。

1×1卷积的特殊优化

问题分析

1×1卷积的特殊性在于：卷积核很小，但通道数通常很多。例如ResNet中常见的配置：

输入：(1, 256, 56, 56)
卷积核：(128, 256, 1, 1)
输出：(1, 128, 56, 56)

这种情况下，计算本质上是一个矩阵乘法：

(3136, 256) @ (256, 128) = (3136, 56×56)

直接映射到MatMul

既然本质是矩阵乘法，最优方案是直接调用高度优化的MatMul算子：

实现策略：

1. 将输入reshape为(H×W, C_in)
2. 将卷积核reshape为(C_in, C_out)
3. 执行MatMul
4. 将输出reshape回(C_out, H, W)

这种方法完全避免了Im2Col的数据冗余，性能可以达到85%以上的峰值算力。

批量处理优化

对于Batch > 1的情况，可以进一步优化：

批量MatMul：

• 将多个样本的输入拼接成大矩阵
• 一次MatMul处理整个batch
• 提升Cube单元的利用率

实测在batch=4时，相比单样本串行处理，性能提升约60%。

多层卷积融合

融合的必要性

ResNet的残差块通常是连续的卷积层：

Conv 1×1 (降维) → Conv 3×3 (特征提取) → Conv 1×1 (升维)

如果每层独立执行，中间结果需要反复读写内存：

Conv1 输出 → 写回GM → 读入L1 → Conv2 计算 → 写回GM → ...

这种内存往返是巨大的性能浪费。

融合策略

将多个卷积层融合成一个算子：

融合方案：

1. Conv1的输出保留在L1缓存
2. 直接作为Conv2的输入
3. Conv2的输出继续保留在L1
4. 作为Conv3的输入
5. 最终结果才写回GM

实现挑战：

• L1缓存容量有限，需要精细的内存管理
• 不同卷积的Tile大小可能冲突，需要重新设计
• 数据流控制复杂，需要仔细处理同步

融合效果

实测ResNet的残差块，融合前后性能对比：

分开执行：
Conv1×1: 0.8ms + Conv3×3: 1.5ms + Conv1×1: 0.9ms = 3.2ms

融合执行：
Fused Block: 1.8ms

性能提升：1.78倍

融合不仅减少了内存访问，还提升了硬件利用率。

Pipeline流水线设计

三级流水线结构

对于单个卷积层，可以设计三级Pipeline：

Stage 1：数据预取

• 从GM搬运输入特征图到L1
• 搬运卷积核参数到L0

Stage 2：卷积计算

• 在Cube/Vector单元执行计算

Stage 3：结果写回

• 将输出特征图从L1写回GM

通过流水线，三个阶段重叠执行，理论加速比接近3倍。

双缓冲机制

为了保证Pipeline不停顿，采用双缓冲：

实现方式：

• 准备两组L1缓冲区
• 当处理buffer0时，同时预取数据到buffer1
• 交替使用两组缓冲区

双缓冲可以完全隐藏数据搬运的延迟，使计算单元保持满负荷运行。

混合精度与量化

FP16推理加速

ResNet推理使用FP16可以获得显著加速：

优化策略：

• 卷积核权重预先转换为FP16
• 激活值使用FP16计算和存储
• 批归一化融合到卷积中，避免额外计算

精度保证：

• 第一层和最后一层保持FP32
• 中间层使用FP16
• 关键的归一化操作用FP32累加

实测精度损失<0.3%，性能提升约80%。

INT8量化

对于边缘设备部署，INT8量化可以进一步提速：

量化流程：

1. 统计训练集上各层的激活值范围
2. 计算量化参数（scale和zero_point）
3. 卷积核权重离线量化
4. 推理时动态量化激活值

关键技术：

• 逐层量化，而非全局统一量化
• 对敏感层（如第一层和最后一层）保留FP16
• 使用对称量化减少计算开销

INT8量化可以使ResNet推理速度再提升2-3倍，同时精度损失控制在1%以内。

完整优化流程与性能数据

优化历程

从初始版本到最终优化版本的演进：

初始版本（朴素Im2Col）：
- 单帧推理：280ms
- 峰值算力占比：35%

阶段1：算法优化（Winograd + 优化Im2Col）
- 单帧推理：150ms
- 峰值算力占比：55%
- 提升：1.87倍

阶段2：Pipeline + 双缓冲
- 单帧推理：85ms
- 峰值算力占比：72%
- 累计提升：3.29倍

阶段3：多层融合
- 单帧推理：62ms
- 峰值算力占比：78%
- 累计提升：4.52倍

阶段4：FP16混合精度
- 单帧推理：35ms
- 峰值算力占比：83%
- 累计提升：8倍

达到的性能指标

最终优化版本的ResNet-50推理性能：

性能指标：

• 单帧推理延迟：35ms（28.6 FPS）
• Batch=4吞吐量：95 FPS
• 峰值算力利用率：83%
• 精度损失：<0.3%

与其他平台对比：

• 相比CPU推理快15倍
• 相比GPU推理性能相当，功耗降低40%
• 相比初始NPU版本快8倍

学习路径与实践建议

CANN训练营的系统支持

原生开发实训班提供了卷积算子的基础理论和初步实现，帮助理解Im2Col、Winograd等经典算法。

码力全开特辑深度剖析了多个卷积优化案例，包括不同卷积核、不同stride、不同数据格式的优化方案，还涵盖了ResNet、MobileNet等典型模型的实战优化。

企业原生案例对话室展示了卷积算子在实际生产环境的应用，包括视频分析、图像识别等场景的端到端优化。

实践建议

建议1：从单层开始
先优化单个卷积层，掌握基本技术后再考虑融合。

建议2：充分利用Profiling
每次优化都要用工具验证效果，数据驱动优化决策。

建议3：算法与工程结合
既要理解Winograd等数学算法，也要掌握Pipeline等工程技巧。

建议4：关注精度平衡
FP16和INT8能大幅提速，但要仔细验证精度损失是否可接受。

建议5：学习开源实现
CANN社区有丰富的参考代码，学习优秀实现可以快速提升。

总结

卷积算子的优化是一个系统工程，需要综合考虑算法、硬件、并行、内存等多个维度。本文以ResNet为例，系统讲解了从单层优化到多层融合、从算法改进到精度权衡的完整流程。

这些优化技术不仅适用于ResNet，也是所有CNN模型优化的通用方法论。掌握这些技能，能够帮助开发者在面对各类视觉模型时快速定位瓶颈，设计有效的优化方案。