优势:不需要手动编写 CUDA 内核,开发成本低;只需用标准 PyTorch 代码实现算子,系统自动做优化编译。 示例代码: import torch def add_torch(x, y): return x + y add_compiled = torch.compile(add_torch) # 示例用法 x_torch = torch.randn(10000, device='cud
算子融合,这是非常常见的优化,但是注意能融合的for循环必然是相同的,比如第一个kernel本质是对n做循环,那么下一个kernel也是。有时候需要做一些修改,将更大的循环裂开,比如有一个循环是对n*c做循环,那么其实可以通过%c和/c两个运算,将循环分解成两层循环,外面一层对n,里面一层对c。这样就可以融合。反过来也可...
相对于初版,我们已经获得了4倍的性能提升,而且此时也已经超越了CUTLASS的通用转置算子,但是我们的征程还远未结束。 04向量化访存与PTX优化 其实常规的Kernel优化到上一步解决完bank conflict就已经是工业场景可用的高性能算子了,接下来的优化点主要是SIMT嵌套向量化操作。在此之前需要先介绍一些背景知识。 4.1 向量化访存...
算子实现中涉及多次vector计算,且前一次计算输出是后一次计算输入的情况下,可将前一次计算输出暂存在UB(Unified Buffer)上直接作为下一次计算的输入,不需要将前一次的计算输出从UB搬运到GM后再从GM搬运到UB。这种UB Buffer融合的方式可以减少搬入搬出次数,实现连续vector计算,提升内存使用效率。数据流图对比如下: 图3 ...
算子分裂在优化中的应用主要体现在对复杂优化问题的求解上。通过这种方法,一个原本棘手的优化问题可以被拆解成若干更易于处理的子问题,从而有效降低计算难度并提高求解效率。 在优化领域,算子分裂法与凸优化理论的结合使用尤为广泛,它已经被成功应用于信号与图像处理、医学影像重建(例如CT扫描)以及机器学习等多个领域。这...
深度学习常用算子的cuda编程与优化 深度学习模型由大量计算单元构成，这些计算单元可拆解为基本算子。GPU擅长并行计算，掌握CUDA编程能有效提升算子执行效率。矩阵乘法是深度学习核心算子之一。以两个矩阵相乘为例，CPU上采用三层循环逐元素计算，GPU上需要将计算任务拆分为多个线程块。每个线程块负责输出矩阵的一个子块，...
数据库中的window算子优化方案 window算子的基本功能理解起来较为简单,这里不再赘述,下文仅对window算子的优化方案进行说明,以下优化思路来源于http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1058-leis.pdf论文 对于初始的partition分区和order by排序阶段,有两种传统方法:...
定义 算子融合 就是将多个计算单元合并到一个计算单元里完成计算,减少中间数据读写内存的操作,从而节省计算时间。 TVM中将算子融合分为四种: kElemWise:两个tensor之间按照元素逐个操作的算子,实际上所有的四则运算都是这种类型 kBroadcast:带有广播操作的算子 kInjec
Ceres库 优化算子 cmaes优化算法 1 进化算法 在学习最优模型参数的时候,梯度下降并不是唯一的选择。在我们不知道目标函数的精确解析或者不能直接计算梯度的情况下,进化算法是有效的。 进化算法的灵感来源于自然选择,具有有利于生存的特征的个体可以世代生存,并将好的特性传给下一代;具有不利于生存的特正的个体则会...
0x4. 能否让编译器来指导算子优化? 假如你和我一样,对如何凑出高效的GEMM并不敏感,并且你有需要将一个GEMM算子优化到性能比较好的需求时你可以怎么做呢? 所以我想的是是否可以基于Ansor的搜索结果来指导我来编写高效的GEMM程序。因为Ansor不需要像AutoTVM那样人工指定Scheduler就可以生成高性能的Scheduler。