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对于卷积，NCHW 与 TensorFlow/cuDNN 中的 NHWC 相比要快多少？是否有任何引用或基准？
另外，为什么它更快？据我了解(参见 here )，用于 GPU 上的 NHWC 的 TensorFlow 将始终在内部转置为 NCHW，然后为 NCHW 调用 cuDNN conv 内核，然后将其转置回来。但它为什么这样做呢？ cuDNN conv 内核也适用于 NHWC。也许在某个时候他们做了比较，NHWC 的 cuDNN conv 内核非常慢。但这是最新的吗？差异有多大？ NHWC 如此慢的技术原因是什么？还是这种情况下的 cuDNN 内核没有得到很好的优化？
最佳答案
原因是大多数简单卷积的实现(这里不讨论 winograd 或 fft)，最终都会进行某种简单的矩阵乘法，这意味着在它们的内部循环中，它们将两个张量的一些值相乘并对结果求和。
在 CPU 实现中，使用 SSE 或 AVX 优化，沿 C 维度执行此操作会更快，因为您只需将值 4 x 4 或 8 x 8 相乘，然后进行归约(将 4 或 8 的累加相加)最后，一旦您添加了所有 C 维度。
然而，在 GPU 上，跨线程减少是一个成本更高的操作(至少在开普勒引入包装级原子操作之前是这样)，因此历史上它已经过优化，以便包装中的每个线程连续读取(在内存中)硬件值，并用循环对 C 的部分进行累加。
请注意，尽管最新的 nvidia 卡 (RTX) 现在具有张量乘法核心，可以在一次操作中处理小块，包括减少一小部分 C，因此在这些卡上，使用 NHWC(或混合 NCHWC)实际上更快格式)。
关于tensorflow - 与 TensorFlow/cuDNN 中的 NHWC 相比，NCHW 快多少？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/44280335/