超越传统卷积！快速傅里叶卷积突破计算极限，加速高达7.93倍

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通过结合快速傅里叶变换的优势， 快速傅里叶卷积（FFC） 提供了一种高效的方式来执行卷积操作，特别是在需要全局上下文信息和跨尺度特征融合的场景中。 这种独特的频域操作不仅能提高特征提取的效率和质量，还可以加速计算过程。在实际应用中帮助我们 提高模型性能 ，同时 保持较低的计算成本 。比如： 英伟达等团队提出的基于傅里叶的神经网络预测模型 FourCastNet ，在节点小时(node-hour)基础上比传统 NWP 模型快约 45,000 倍。 斯坦福团队引入 FlashFFTConv 来优化机器学习中长序列的FFT卷积，可将FFT卷积加速高达7.93倍。 为帮助同学们深入了解FFC原理，获取科研灵感，我整理了 10个 快速傅里叶卷积创新方案 ，来源文章以及开源代码也列上了，方便同学们复现。 扫码添加小享， 回复“ FFC模块 ” 免费获取 全部论文+开源代码 FlashFFTConv: Efficient Conv ………………………………