"面向深度学习的批处理矩阵乘法设计与实现"
本文设计并实现了一种面向深度学习的统一框架批处理矩阵乘法，以解决矩阵乘法在深度学习中的计算效率问题。我们细致地分析了利用矩阵乘法实现卷积的过程中卷积核、输入特征图和输出特征图在NCHW和NHWC两类存储格式下的矩阵数据排列特点，并指出了其与矩阵行列主序的关系。在此基础上，我们提出了将批量输入特征图转化为一个矩阵整体进行计算的方法。
我们设计了统一框架的批处理分块矩阵乘法，该框架计算同一矩阵和多个不同矩阵的乘法，可以处理并输出任意存储格式的矩阵数据。我们优化了分块矩阵乘法的实现，根据输入参数特征规则计划计算顺序，利用矩阵转置技巧复用核心计算模块，没有增加额外的数据组织操作。
数值试验表明，本文设计实现的批处理单精度矩阵乘法的计算速度比循环调用原始单精度矩阵乘法的计算速度在处理中小尺度矩阵时在四款不同的处理器平台上性能最高分别提高4.80%、26.57%、29.27%和25.55%，平均分别提高2.37%、14.37%、9.89%和15.72%。
本文的研究结果表明，面向深度学习的批处理矩阵乘法设计与实现可以显著提高矩阵乘法的计算效率，从而提高深度学习模型的训练和测试速度。我们的设计与实现也可以应用于其他需要大量矩阵乘法运算的领域，例如科学计算、图像处理等。
面向深度学习的批处理矩阵乘法设计与实现的关键技术点在于：
1. 统一框架的设计：我们设计了一个统一的框架来处理批量矩阵乘法，能够处理不同存储格式的矩阵数据。
2. 矩阵转置技巧：我们提出了矩阵转置技巧来复用核心计算模块，减少了额外的数据组织操作。
3. 输入参数特征规则计划：我们根据输入参数特征规则计划计算顺序，提高了计算效率。
4. 优化的实现：我们优化了分块矩阵乘法的实现，提高了计算速度。
本文的贡献在于：
1. 提出了面向深度学习的批处理矩阵乘法设计与实现，解决了矩阵乘法在深度学习中的计算效率问题。
2. 提出了统一框架的设计和矩阵转置技巧，提高了计算效率和减少了额外的数据组织操作。
3. 优化了分块矩阵乘法的实现，提高了计算速度。
本文的研究结果可以应用于深度学习、科学计算、图像处理等领域，提高矩阵乘法的计算效率和模型的训练和测试速度。
