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...
nvcc 编译 CUDA Kernel 也会使用 Reuse Cache 去规避一些寄存器 Bank conflict,但是因为寄存器分配及指令排布的原因,Reuse 的利用率并不高,反汇编我们刚才写的 SGEMM Kernel,对主循环的所有 FFMA 指令做个统计,可以发现 Reuse Cache 仅达到 20% 左右,而 maxas 的 SASS Kernel 通过设计使得 Reuse 的利用率可以达到...
程序开始前先进行CUDA初始化,设置支持CUDA运算的显卡设备,并打印一些设备信息。 用cudaMallocHost来分配CPU上的内存可以加快CPU到GPU的数据传输速度,当然更重要的还是核函数的运行部分。 为了跟CPU速度进行比较,我们把上面的matMultCPU_parallel函数拷贝过来使用,同样开启openmp编译指令,VS2019的CUDA Runtime项目中操作如下...
到这里,可能有同学依然有一个疑问,我们似乎把所有能想到的优化手段都用上了,为什么写出来的 CUDA C Kernel 依然离 cublas 有一定的差距,答案是 cublas 所使用的 kernel 中有一大部分并不是通过 nvcc 编译的 CUDA Kernel,而是使用 NVIDIA GPU 的汇编语言(Shader Assembly,简称 SASS)编写的深度调优版本。 尽管nvcc...
GPU异构的主要平台为Cuda,基础任务是通过各种各样的软硬算法,实现矩阵乘法的优化。因为无论是模拟仿真的数值计算,还是人工智能算法的卷积、池化,归根到底还是对矩阵的处理。 而矩阵乘法的优化涉及到各种各样的矩阵拆解、计算、结合,本身对算法水平以及代码理解能力要求较高,且矩阵的拆解与计算比较抽象,过程难以模拟,此时...
登录 大会员 消息 动态 收藏 历史记录 创作中心 投稿CUDA实现矩阵乘法的8种优化策略编程介绍CUDA实现矩阵乘法的8种优化策略编程介绍噼里啪啦香剧编辑于 2024年11月14日 12:06 分享至 投诉或建议评论 赞与转发2 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
usesMatrix+float[][] data+multiply(Matrix m)CudaAccelerator+float[][] gpuMultiply(Matrix m1, Matrix m2) 性能攻坚 为了实现性能的最优化,我们制定了详细的调优策略。这涉及到多个方面的考量,以下是QPS计算模型的公式展示: QPS = \frac{Total\ Requests}{Time \ in\ seconds} ...
cuda中使用ptx实现优化矩阵乘法 在并行计算领域,矩阵乘法优化始终是GPU编程研究的核心课题。本文探讨基于PTX指令集的优化策略,以NVIDIAGPU硬件架构特性为基础,结合寄存器分配、内存访问模式、指令调度三个维度,构建高性能矩阵乘法实现方案。 寄存器优化策略重点解决计算密度问题。通过PTX语法手动分配寄存器变量,可将8个单精度...
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 ...
内存与计算层次结构在优化任何应用程序并因此实现高性能方面发挥着重要作用。可以将GPU内存抽象为4级层次结构、全局内存、L2缓存、可配置的L1缓存/共享内存与寄存器。GPU上的处理器也可以抽象为两级层次结构,即流式多处理器(SM)与SM内部的计算核心。这些计算核心通常被称为CUDA核心。除了CUDA核,张量核等特殊单元也...