将Conv2D转化为GPU矩阵乘计算模式

2026年11月5日，Semiconductor Engineering报道了如何把二维卷积（Conv2D）转化为实用的GPU计算模式。报道称，二维卷积可以重组为结构化的矩阵乘法来实现：在NHWC数据布局下，1×1卷积可直接视为矩阵乘，无需转置；K×K卷积（如3×3）则可通过多次矩阵式累加实现。报道强调，关键优化在于循环排序以提高缓存复用，而不是急于进行底层指令调优。这种做法可以降低实现与维护成本，并让未来软硬件的改进同时惠及矩阵乘与卷积两条路径。目前这是该事件的最新报道，暂无其他进展信息。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。