Thanks for sending an requirement! Please fill in the following template to help quickly solve your problem.
部分卷积算子小kernel场景如果走卷积的通用实现，会有较多的成员变量需要初始化，头开销很大以及寄存器溢出问题很严重；通过将小kernel抽取出来单独实现能有效优化头开销和scalar
Conv正向
能走进小kernel模板的卷积算子scalar得到有效降低
新增tilingkey，在conv2d_v2.cpp里面走小kernel实现
Thanks for sending an requirement! Please fill in the following template to help quickly solve your problem.
Backgroud（背景信息）
部分卷积算子小kernel场景如果走卷积的通用实现，会有较多的成员变量需要初始化，头开销很大以及寄存器溢出问题很严重；通过将小kernel抽取出来单独实现能有效优化头开销和scalar
Origin（信息来源）
Conv正向
Benefit / Necessity （价值/作用）
能走进小kernel模板的卷积算子scalar得到有效降低
Design（设计方案）
新增tilingkey，在conv2d_v2.cpp里面走小kernel实现