2.3.2 算子融合（Operator Fusion）原理：卷积+激活+池化

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2.3.2 算子融合（Operator Fusion）原理：卷积+激活+池化在深度学习推理优化的战场上，算子融合（Operator Fusion）从来不是一句轻飘飘的“把几个算子连在一起”的口号。它是一场精密的编译时手术——刀锋所至，既要剔除冗余内存搬运的脂肪，又要缝合计算流与数据流的神经通路；既不能伤及数值精度的命脉，又必须让硬件流水线满负荷奔涌。当我们聚焦于卷积（Convolution）+ 激活（Activation）+ 池化（Pooling）这一经典三元组时，问题就不再是“能不能融”，而是：在哪一层融合？以何种数据布局融合？如何在不破坏反向传播可导性的前提下，让前向计算跳过三次独立的全局内存访存？