一种面向ARMv8架构的二维三维Winograd卷积优化方法及系统

本发明公开了一种面向ARMv8架构的二维三维Winograd卷积优化方法及系统，属于人工智能神经网络计算加速技术领域。本发明为解决Winograd卷积在三维卷积、混合精度、多种滤波器尺寸支持不足，域转换和并行效率低等技术问题，主要采用汇编级微内核设计、数据复用优化、双缓冲GEMM内核和多维并行策略。本发明能够实现不同卷积场景下的高性能计算，显著提升Winograd卷积在ARMv8架构中的运算效率与适应性。