让一个 block 内的 thread 先从 Global Memory 中读取子矩阵块数据(大小为 BLOCK_SIZE*BLOCK_SIZE)并写入 Shared Memory 中; 在计算时,从 Shared Memory 中(重复)读取数据做乘累加,从而避免每次都到 Global 中取数据带来的高延迟影响。接下来让子矩阵块分别在矩阵 A 的行向以及矩阵 B 的列向上滑动,直到计算...
通用矩阵乘(General Matrix Multiplication,简称gemm)是深度学习框架的核心计算单元之一,广泛用于Convolution、Full connection、Matmul等算子实现。 GEMM示意图 上图中,LHS(left hand side)代表左矩阵,RHS代表右矩阵,[M, K]*[K, N],输出矩阵维度为[M, N]。卷积算子的计算方式通常使用im2col的方法转换成GEMM的形式。
【OpenAI单精度/半精度GEMM(通用矩阵乘法)实现】’Open single and half precision gemm implementations' by OpenAI GitHub: http://t.cn/RVlAZOt
稀疏卷积(Sparse Convolution,SC)广泛应用于处理本质上稀疏的3D点云数据。与密集卷积不同,稀疏卷积通过仅允许输出到特定位置来保持输入点云的稀疏性。为了高效地计算稀疏卷积,先前的稀疏卷积引擎首先使用哈希表构建一个内核映射,该映射存储需要执行的通用矩阵乘法(General Matrix Multiplication,GEMM)操作(映射步骤),然后使...
Mixture Model应该简写成什么呢？另外，你可以自己简写为GMM也没人说你，作为属于你自己的标准 ...
什么是Grouped GEMM 我们来举个例子来说明Grouped GEMM,可能会比较直观。比方说,我的需求是计算两个矩阵乘法,分别是A1B1=D1以及A2B2=D2。那么写成PyTorch的代码来说可能就是长这样: importtorchA1,B1=torch.randn([3,4],device="cuda"),torch.randn([4,5],device="cuda")A2,B2=torch.randn([9,7],de...