深度学习的膨胀卷积，为什么膨胀力越大，GPU利用率越低？
2024-02-18 阅读 9
膨胀卷积（dilated convolution）是一种卷积神经网络中常用的技术，通过在卷积核中引入间隔（或称为膨胀率）来增加感受野的大小，从而提高网络的感知能力。膨胀卷积的膨胀率越大，卷积核在输入上的移动步长就越大，感受野就越大。
当膨胀率较大时，卷积操作会导致更多的零值计算，这意味着GPU需要处理更多的无效计算。这会导致GPU的利用率降低，因为GPU需要花费更多的时间来处理这些无效计算，而不是专注于有效的计算操作。因此，膨胀率越大，GPU利用率往往会越低。
另外，膨胀卷积的计算量也会随着膨胀率的增加而增加，这会导致GPU需要处理更多的计算操作，从而影响GPU的利用率。因此，在使用膨胀卷积时，需要权衡膨胀率的大小，以确保在提高感受野的同时，不会过分增加GPU的计算负担，从而影响整体的性能表现。
更新于 2024年11月20日
