SameInputConv2dPass

融合模式

非量化场景：该融合将符合约束条件的多路Conv2D+Relu算子融合成一路Conv2D+Relu+Spilt融合算子，如下图所示。

融合成

量化场景：

该融合将符合约束条件的多路Conv2D+AscendRequant算子融合成一路Conv2D+AscendRequant+Split融合算子，如下图所示。

融合成

该融合将符合约束条件的多路Conv2D+AscendDequant+AscendQuant算子融合成一路Conv2D+AscendDequant+AscendQuant+Split融合算子，如下图所示。

融合成

使用约束

• 仅支持静态输入shape（fmap, filter, bias）。
• 仅支持Conv2D groups为1。
• 每路第一个Conv2D（图示中conv2d_0与conv2d_2）的filter batch之和需为16的倍数，如果fmap的data type为int8，filter batch之和需为32的倍数。
• filter仅支持const、RequantHostCpuOp、ConvBnFilterHost、AscendWeightQuant节点。
• 非量化场景下，仅支持最后的节点为relu或conv2d。
• 量化场景下，仅支持以dequant/requant/conv2d节点结尾。

支持的型号

Atlas 200/300/500 推理产品

Atlas 推理系列产品

Atlas 200/500 A2推理产品

Atlas 训练系列产品