Привет, сделал декомпозицию задач про ускорение свёрточных операций — сердце современных CNN:

• https://gitverse.ru/kolkir/adept/tasktracker/TSKDPT3-90
• https://gitverse.ru/kolkir/adept/tasktracker/TSKDPT3-79

Есть три основных задачи:

🔥 Быстрые свёртки для инференса (CPU/GPU)
Цель: Максимально ускорить вывод моделей за счёт оптимизированных алгоритмов свёрток.
Что делать:
Исследовать подходы (включая Winograd и альтернативы)
Учесть ограничения: поддержка batch, channels, padding
Реализовать ядра:
• CPU — через SIMD-библиотеку Highway
• GPU — через compute-шейдеры Vulkan
Сравнить результат с текущим im2col
💡 Идеально, если хочешь разобраться в алгоритмах свёрток и хочешь «выжать» максимум из железа.

⚙️ Умная диспетчеризация режимов
Цель: Автоматически выбирать алгоритм в зависимости от сценария.
Логика:
Инференс: быстрые свёртки для ядер 3×3–7×7 → иначе im2col
Тренировка: всегда im2col (работа с большими матрицами)
🎥 Как устроена наша диспетчеризация

🚀 Implicit GEMM для тренировки
Цель: Ускорить обучение за счёт сокращения аллокаций памяти.
Почему это круто:
Минимум промежуточных буферов
Эффективный тайлинг — строим только нужный фрагмент матрицы свёртки «на лету»
Лучшее распараллеливание → выше производительность на тренировке
Этапы: дизайн → реализация (CPU/GPU) → бенчмарки против im2col → замена при профите.

👉 Готов браться? Читай правила участия, пиши— обсудим детали и подберём задачу под твои скиллы!

#opensource #machinelearning #optimization #vulkan #simd #cpp