由此可以对比以上各种方法的性能情况,可见手动实现的性能已接近于官方的性能,如下: 参考资料: [1] nicholaswilde:CUDA SGEMM矩阵乘法优化笔记——从入门到cublas [2] 矩阵乘法的 CUDA 实现、优化及性能分析 [3] a hgemm tvm schedule [4] cnblogs.com/sinkinben/p [5] Matrix Multiplication CUDA [6] Lust...
How to Optimize a CUDA Matmul Kernel for cuBLAS-like Performance: a Worklog 序言 在本文中,我们从一个naive版本的CUDA矩阵乘法实现开始,逐步迭代优化该版本,最后以达到接近cuBLAS的性能。我们的目标不是构建一个cuBLAS的替代品,而是深入理解GPU中关于性能的最重要的特征。其中包括: 全局内存(GMEM)合并访问(Global...
git clone https://gitlab.com/ecatue/gpu_matrixmul_cuda.git cd gpu_matrixmul_cuda make ./matrixmul 下面关于如何在 GPU 上的 CUDA 中,优化矩阵乘法的例子。 矩阵乘法matrixMul问题 给定一个 M x K 矩阵 A 和一个 K x N 矩阵 B,将 A 乘以 B 并将结果存储到 M x N 矩阵 C 中。 现在以matrixMu...
cudaMalloc((void**)&d_a, size * sizeof(float)); cudaMalloc((void**)&d_b, size * sizeof(float)); cudaMalloc((void**)&d_c, size * sizeof(float)); cudaMemcpy(d_a, a, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b, b, size * sizeof(float), cudaMemcpyHo...
摘要:首先介绍了CUDA架构特点,在GPU上基于CUDA使用两种方法实现了矩阵乘法,并根据CUDA特有的软硬件架构对矩阵乘法进行了优化。然后计算GPU峰值比并进行了分析。实验结果表明,基于CUDA的矩阵乘法相对于CPU矩阵乘法获得了很高的加速比,最高加速比达到1 079.64。GPU浮点运算能力得到有效利用,峰值比最高达到30.85%。
下面使用CUDA实现最简单的矩阵乘法的Kernal,一共使用 M * N 个线程完成整个矩阵乘法。每个线程负责矩阵C中一个元素的计算,需要完成K次乘累加。矩阵A,B,C均存放与全局内存中(由修饰符__global__确定),完整代码见 sgemm_naive.cu 。 __global__ void naiveSgemm( ...
关于cublas,cublas中的cublasGemmEx可以指定参加矩阵乘法运算的数据类型,并且可以指定40多种算法,下图是cublas在M = N = K(256 ~ 16384)的性能表现,最高可以达到126 TFLOPS。从性能曲线上看我严重怀疑这40多种算法最后调用的是相同的kernel可是我又没有证据: CUBLAS HGEMM Performance 作为CUDA矩阵乘法优化系列的第...
单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题。本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过《CUDA C++ Programming ...
cuda编程入门(5)—— 实现矩阵乘法(三) 棋盘阵列矩阵乘法 上一篇中的 行共享存储优化 可能存在一下缺陷: 1、若A矩阵1行过大,将超出shared_memory容量 2、B军阵依然位于全局存储,且访问次数没哟变化,仍有巨大的优化空间 #include <iostream>...
测试了5个不同版本的矩阵乘法的性能:numpy、C++、CUDA无优化(CUDA1)、CUDA使用共享内存优化(CUDA2)、cuBLAS,由于原生Python版本的程序实在太慢了,故放弃之。CUDA和cuBLAS版本的矩阵乘法可以从CUDA Toolkit提供的示例程序matrixMul、matrixMulCUBLAS找到,当然需要做一些修改。5个版本的测试结果如下: ...