基础概念 L2缓存命中优化矩阵乘法 int8精度下的triton matmul 性能测试 “L2缓存命中优化矩阵乘法”是Triton官方提供的第三个教程,本文将结合硬件特性对此部分内容进行详解。同时笔者也简单的做了下int8 matul的魔改,并进行了量化/非量化性能测试及分析。 基础概念 Triton虽然是python前端,但是编程思
矩阵乘法优化概述 矩阵乘法是计算机科学、工程学和应用数学中常见的操作,尤其是在机器学习、深度学习、图像处理等领域。矩阵乘法优化的目标通常是 减少计算时间 和节省内存空间。 是什么:矩阵乘法的优化 矩阵乘法优化是指通过改进算法、利用硬件特性或调整数据存储方式,减少矩阵乘法的计算复杂度和提高计算效率的过程。 为什...
4、Register 优化矩阵乘法 前面的算法设计中,每个线程只计算了矩阵 C 中的一个元素,每个线程每个内层循环需要从子矩阵 A 和子矩阵 B 中各读取一个 4 Byte 的元素(共取 8 Byte 数据执行2次浮点运算),实际上可以让每个线程读取一组 Shared Memory 数据后(放入寄存器中),计算更多的元素,从而减少 Shared Memory ...
注:表示的ijab是范围 2867. Contra 也是一道矩阵乘法优化,不过是期望DP,以后题多了专门开一章讲 主要是要记一个思想: 如果我们要求∑ifn,i∗pi∑ifn,i∗pi,可以如下图构造矩阵 如果我们要求∑i∑jfi,j∗pi∑i∑jfi,j∗pi,可以如下图构造矩阵 反正矩阵乘法就是把数组全部丢进去,不行就多加一维 6275...
普通的矩阵为 A的一行乘以B的一列,如下图: c/c++/python基本上是以行存储优先的,本文将以行存储优先作为基础进行优化分析。 考虑两种情况: (1)当AB矩阵较小时,根据计算机结构可知,当从RAM中读取AB矩阵内存,根据局部性原理可以将AB矩阵放到cache中,因为cpu访问cache比访问主存的快。
在这篇文章中,我将迭代优化用CUDA编写的矩阵乘法的实现。我的目标不是构建cuBLAS的替代品,而是深入了解用于现代深度学习的GPU最重要的性能特征。这包括整合全局内存访问、共享内存缓存和占用优化等。 GPU上的矩阵乘法可能是目前存在的最重要的算法,因为它几乎构成了大型深度学习模型训练和推理过程中的所有FLOP。那么,编写...
本文将介绍几种常见的矩阵乘法优化算法,并提供一些相关的参考内容。 一、基本的矩阵乘法算法 首先,我们可以回顾一下基本的矩阵乘法算法。假设我们有两个矩阵A和B,它们的维度分别为m×n和n×p,我们要计算它们的乘积C=A×B,结果矩阵C的维度为m×p。 具体的计算过程如下: ``` for i = 1 to m for j = 1...
矩阵乘法是数值计算中最基本的操作之一,在科学计算、图像处理和机器学习等领域有广泛应用。然而,直接实现的矩阵乘法可能性能较低。本文将介绍如何在Fortran中实现和优化矩阵乘法,以提高计算效率。 示例1: 基本的矩阵乘法 首先,展示一个基本的矩阵乘法实现,计算结果矩阵C = A * B。
分块矩阵乘法算法是一种通过分块计算的方式来优化矩阵乘法的算法。具体而言,将两个矩阵A和B分别分成若干个大小相等的小块,然后对每个小块进行乘法计算,最后将结果合并得到最终的乘积矩阵C。 分块矩阵乘法算法的优势在于它可以利用硬件的并行计算能力,提高矩阵乘法的计算效率。此外,它还可以充分利用计算机的存储层次结构...