[OpenCL]optimize conv3x3 when group==1 #5618
Conversation
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| int in_w_id2 = in_w_id1 + item_w * stride; | ||
| int in_w_id3 = in_w_id2 + item_w * stride; | ||
| int in_w_id4 = in_w_id3 + item_w * stride; | ||
| int in_h_id = mad24((item_h_id % out_h), stride, (-pad)); |
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直接写乘加实现，与显式使用mad24，单纯修改这类有多少性能提升，测试过这个吗？
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这个我单测时测过，没有特别明显的变化，模型没有对应单独测，我再测一下。mad24手册上是建议对性考虑时优先使用
| for (int w = 0; w < 3; w++) { | ||
| int in_w_val0 = select(in_w_base_id + in_w_id0 + w, | ||
| -1, | ||
| (in_w_id0 + w < 0 || in_w_id0 + w >= in_w)); | ||
| (in_w_id0 + w < 0 | in_w_id0 + w >= in_w)); |
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同上，按位与 操作比 或 操作，有多少性能提升，可以单独测下只修改此处的性能变化，如果有提升，select 都可以按此方式修改下。
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嗯嗯，我直接用模型再测一下，上次测得模型都是未tune的，这次测试把tune之后的性能变化也补上。本来是修改成int in_w_val0 = ((in_w_base_id + in_w_id0 + w + 1) & -(in_w_id0 + w >= 0 & in_w_id0 + w < in_w)) - 1这种的，发现如果不修改filter实现方式性能有提升，修改后加上这个修改性能反而下降。
| int in_w_id2 = in_w_id1 + item_w * stride; | ||
| int in_w_id3 = in_w_id2 + item_w * stride; | ||
| int in_w_id4 = in_w_id3 + item_w * stride; | ||
| int in_h_id = mad24((item_h_id % out_h), stride, (-pad)); |
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这个我单测时测过，没有特别明显的变化，模型没有对应单独测，我再测一下。mad24手册上是建议对性考虑时优先使用
| for (int w = 0; w < 3; w++) { | ||
| int in_w_val0 = select(in_w_base_id + in_w_id0 + w, | ||
| -1, | ||
| (in_w_id0 + w < 0 || in_w_id0 + w >= in_w)); | ||
| (in_w_id0 + w < 0 | in_w_id0 + w >= in_w)); |
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嗯嗯，我直接用模型再测一下，上次测得模型都是未tune的，这次测试把tune之后的性能变化也补上。本来是修改成int in_w_val0 = ((in_w_base_id + in_w_id0 + w + 1) & -(in_w_id0 + w >= 0 & in_w_id0 + w < in_w)) - 1这种的，发现如果不修改filter实现方式性能有提升，修改后加上这个修改性能反而下降。
该实现主要对filter进行了重排以及一些其他修改。优化前后效果对比如下图：
图中数据均为 armv7 编译产物测得。