理解nvdla設計，首先必須頭腦中對資料格式及其記憶體存放形式有個清晰的認識。
1 輸入格式
1）weightdata輸入格式：
weight for direct convolution
weight for image input
weight for winograd convolution
2）activation data輸入格式：
feature data format
pixel format (roi input)
2 輸出格式
feature data format
bias data
prelu data
batch-normalization data
element-wise data
3 精度型別
支援三種精度：int8，int16，fp16
影象在運算前被轉成一種型別。featuredata可以是任一一種型別。
引擎支援動態轉換型別，需要遵循以下規則：
1）nvdla convolution pipeline supports precision conversion for image
input mode only.
2）direct convolution (dc) mode and winograd convolution mode do not
support precision conversion
3）for image input mode (please see section 6.1.1.4), pipeline allows
conversion from integer to all 3 types. floating point images can
only be converted to fp16.
3）batch-normalization and element-wise layer (implemented in sdp)
support free conversion of int16 <-> fp16 and int8 <-> int16 for dc
mode only.
4）lrn layer (implemented in cdp) does not support any precision
conversion
5）pooling layer (implemented in pdp) does not support any precision
conversion.
4 feature data format
feature data是以3d cube（wxhxc）形式組織。進一步把這個大的cube，拆分成1x1x32byte的形式，這個小的cube被稱為atom cube。
記憶體存放以以下掃瞄順序：
c』 (32byte) -> w -> h -> c (su***ces)
5weight format
每個kernel也是以3d cube（wxhxc）形式組織。有多個kernel，用group來組織。每個cube進一步分成1x1x64-element small cube。根據精度型別，可以是1x1x128byte或者1x1x64byte。
記憶體存放以以下掃瞄順序：
按kernel group單位，掃瞄每個kernel group的順序：
c』->k->w->h->c
正常情況下， 乙個 atom 包含 1x1x32bytes data, 但是下面情況不再遵守
:bias data format;
prelu data format;
batch normalization data format;
element-wise data format
bytesperatom=elementperatom * componentsperelement * bytespercomponent
總結：注意cube的組織。每種硬體層有不同的資料組織格式。
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