转自：https://blog.csdn.net/liu1152239/article/details/81478463
首先，caffe原先的gpu实现group convolution很糟糕，用for循环每次算一个卷积，速度极慢。 第二，cudnn7.0及之后直接支持group convolution，但本人实测，速度比github上几个直接写cuda kernel计算的dw convolution速度慢。例如对于n=128, c=512, h=32, w=32, group=512的卷积跑100次，cudnn 7.0里的group convolution需要4秒多，而yonghenglh6/DepthwiseConvolution大概只需要1秒。 本人分析了一下dw convolution与普通convolution的理论计算复杂度，举例如下： 卷积1：普通卷积，输入为64*64*256，输出为64*64*256，卷积核大小为3*3。 参数为3*3*256*256=590K，计算量为64*64*256*3*3*256=2.42G，计算过程的工作集内存总量（输入输出数据+参数）为64*64*256*2 + 3*3*256*256 = 2.69M。 卷积2：dw卷积，输入为64*64*256，输出为64*64*256，卷积核大小为3*3。 参数为3*3*256=2.3K个，计算量为64*64*256*3*3=9.44M，计算过程的工作集内存总量为64*64*256*2 + 3*3*256=2.10M。 卷积3：普通卷积，输入为64*64*16，输出为64*64*16，卷积核大小为3*3。 参数为3*3*16*16=2.3K个，计算量为64*64*16*3*3*16=9.44M，计算过程的工作集内存总量为64*64*16*2 + 3*3*16*16=133K。 可以看到卷积2肯定比卷积1快，因为计算量下降到1/256了，但卷积2实际上无法达到卷积1的256倍速度（我记得我测得结果大概是快10倍左右），因为工作集内存大小并没有显著降低。卷积2也无法达到卷积3的速度，因为虽然FLOPS相同，但工作集内存大小相差了很多倍，因此单位数据的计算密度小很多，很难充分利用GPU上的计算单元。