3.3 数据布局优化（NCHW、NHWC、CHWN等）

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3.3 数据布局优化（NCHW、NHWC、CHWN等） 3.3 数据布局优化（NCHW、NHWC、CHWN等）在深度学习加速器的演进历程中，计算单元的性能提升固然关键，但若忽视数据在内存中的组织方式，再强大的算力也可能因“饥饿”而无法充分发挥。cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）作为NVIDIA为深度学习开发者提供的核心加速库，其高效性不仅源于对底层GPU架构的极致适配，更在于对数据布局（Data Layout）这一“隐性维度”的精细调控。当我们谈论卷积性能时，往往首先想到的是算法选择（如Winograd、FFT）、张量核（Tensor Core）利用或融合策略，却容易忽略一个根本前提：数据如何被排布？