权重置换（Weight Permutation）：优化张量内存连续性的深度剖析 大家好，今天我们来深入探讨一个在深度学习模型优化中经常被忽视，但却至关重要的技术——权重置换（Weight Permutation）。我们将从内存连续性的重要性入手，逐步分析权重置换的原理、实现方式以及它对模型性能的影响。 内存连续性：深度学习性能的基石 在深度学习模型中，张量（Tensor）是数据的基本组织形式。模型的前向传播和反向传播本质上是对这些张量进行一系列的运算。而这些运算，最终都要落实到对内存的访问上。 现代计算机体系结构中，CPU和GPU对连续内存的访问效率远高于非连续内存。这是因为： 缓存机制： CPU和GPU都有多级缓存，用于存储频繁访问的数据。当访问一个内存地址时，CPU/GPU会尝试将该地址附近的一段连续内存加载到缓存中。如果后续访问的地址也在这个缓存块中，则可以直接从缓存读取，速度极快。如果内存不连续，则需要频繁地从主存加载数据，导致性能下降。 硬件预取： 现代处理器通常具备硬件预取功能，可以预测即将访问的内存地址，并提前将数据加载到缓存中。这种机制依赖于内存访问的规律性，而连续内存 …