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I/O感知代数重构使WTConv小波卷积训练最高提速4.35倍

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AI 综述

Amit Aflalo 等研究者发表论文（已被 TMLR 接收），针对小波卷积 WTConv 的内存瓶颈建立 I/O 模型，提出三种代数重构方案实现 I/O 感知的融合实现。据论文称，重构使 HBM 流量降低约 2.55 倍，相比参考实现训练最高提速 4.35 倍，峰值显存约减半。该方案在 WTConvNeXt 配置的多级分解和多种张量形状上验证，论文称在保留 WTConv 感受野优势的同时解决了执行效率问题。

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11月5日

13:00
arXiv cs.AI
I/O 感知重构让小波卷积 WTConv 训练最高提速 4.35 倍并大幅降低显存
研究者针对小波卷积 WTConv 的内存瓶颈建立 I/O 模型，并提出三种代数重构方案，实现 I/O 感知的融合实现。重构使 HBM 流量降低约 2.55 倍，相比参考实现训练最高提速 4.35 倍，峰值显存约减半。该方案在 WTConvNeXt 配置的多级分解和多种张量形状上验证，保留了 WTConv 感受野优势的同时解决了执行效率问题。

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