Triton是OpenAI最近推出的一种新的GPU编程语言,这里以GEMM为例做个简单介绍以及分享下我的第一印象。 Triton的主要motivation是认为CUDA编程(SIMT模型)比较困难,譬如需要手动管理shared memory、线程之间的同步等等,要同时考虑这些诸多因素而写出高性能的代码哪怕对于CUDA经验丰富的程序员也是富有挑战的。 而Triton则另辟...
【1】cuBLAS 矩阵乘法在行主序(row-major)与列主序(column-major)数据布局下的等价计算 - 知乎 (zhihu.com) 【2】cuBLAS :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com) 【3】How does PyTorch (row major) interact with cuBLAS (column major)? | Aditya Agrawal 【4】有关CUBLAS中的矩阵乘法函数 - 爨爨...
这一点令人印象深刻,因为当前分组的 GEMM 核函数仅利用线程束级 MMA 指令。它们已证明可以与利用线程束级 MMA (wgmma) 指令的分批 GEMM 核函数进行竞争。 cuBLAS 库中提供了两套新 API,用于 Grouped GEMM 支持: cublas<t>gemmGroupedBatched用于 FP32 (包括 TF32) 和 FP64 精度,其中单精度和双精度的 <...
其中,CuBLAS和MKL是两个备受关注的库和工具,它们被广泛应用于加速通用矩阵乘法(General Matrix Multiplication,简称GEMM)。 首先,让我们了解一下CuBLAS。CuBLAS是由NVIDIA开发的一种针对GPU的线性代数库,它针对矩阵和向量操作进行了优化,提供了高性能的并行计算能力。使用CuBLAS,可以充分利用GPU的并行处理能力,实现快速的...
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使用GEMM的cublas AA'具有以下优势: 高性能:cublas库在GPU上进行并行计算,能够充分利用GPU的并行计算能力,提供高效的矩阵乘法运算。 加速计算:GEMM算法通过优化矩阵乘法的计算过程,减少了乘法和加法运算的次数,从而加速了计算速度。 并行计算:cublas库支持并行计算,能够同时处理多个矩阵乘法运算,提高了计算效率。
使用GEMM的cublas AA'具有以下优势: 高性能:cublas库在GPU上进行并行计算,能够充分利用GPU的并行计算能力,提供高效的矩阵乘法运算。 加速计算:GEMM算法通过优化矩阵乘法的计算过程,减少了乘法和加法运算的次数,从而加速了计算速度。 并行计算:cublas库支持并行计算,能够同时处理多个矩阵乘法运算,提高了计算效率。
cublasSgemm是CUDA的cublas库的矩阵相乘函数,由于cublas中矩阵的存储是列优先,所以cublasSgemm函数的参数容易让人误解,防止忘记,留笔记如下。 首先,在一般的C/C++程序中,我们开辟一段连续的内存,放入1,2,3,4,5,6,7,8,9,指定矩阵行和列均为3,则可表示矩阵[1,2,3 ; 4,5,6 ; 7,8,9],然而,在使用cubla...
同时,CUBLAS库提供了一系列的矩阵运算函数,使得我们可以更轻松地进行复杂的线性代数计算。 总结起来,CUBLAS库是NVIDIA的一个GPU加速的线性代数库,它提供了一系列的矩阵运算函数,其中包括矩阵乘法(GEMM)操作。通过在GPU上执行矩阵乘法操作,我们可以加速计算并提高性能。希望本文的示例代码能够帮助您理解CUBLAS库的使用方法...
- 本文讨论了在Hopper GPU上实现CuBLAS 90%性能的GEMM的优化方法。 - 使用多级异步流水线+shared memory swizzle是优化GEMM的主要步骤。 - Hopper架构的GPU引入了新的优化概念,如warp group、tma、tma descriptor等。 - 使用pingpong GEMM的思想可以提高性能,其中不同的线程组扮演不同的角色。 - 使用cluster可以实...