Global memory到shared memory的异步拷贝,cuda cooperative_groups和pipeline中均有C++ API的支持,但是该接口cooperative_groups::memcpy_async(group, p_smem, p_gmem, size)仅支持了连续数据的拷贝,而矩阵乘法算子中加载的数据并不连续,需要间隔stride访问,因此我使用了PTX嵌入式汇编。 PTX指令中的异步拷贝指令共有四...
2、GPU实现矩阵乘法 获得C 矩阵的计算方法都是相同的,只不过使用的是矩阵 A、B 不同的元素来进行计算,即不同数据的大量相同计算操作,这种计算是特别适合使用GPU来计算,因为GPU拥有大量简单重复的计算单元,通过并行就能极大的提高计算效率。 在GPU 中执行矩阵乘法运算操作: 在Global Memory 中分别为矩阵 A、B、C ...
通过优化数据传输,可以减少数据传输时间,提高程序性能。 总之,CUDA优化矩阵乘法需要综合考虑多个方面,包括数据分块、共享内存使用、向量化操作、内核函数优化、线程块大小选择和数据传输优化等。通过合理的优化策略,可以充分利用GPU的并行计算能力,提高程序性能。
了解这些特性并针对性地优化代码是提升CUDA矩阵乘法性能的关键。例如,通过micro benchmark我们可以探测出Turing(Tesla T4)的Global Memory的访存延迟约为300 cycle。因此,在编写CUDA代码时,我们应尽量避免频繁的Global Memory访问,尽量利用Shared Memory进行计算。 总结 CUDA矩阵乘法优化是一个复杂而有趣的话题。通过使用向...
采用分块乘法,使用 shared memory 请找出最佳的执行配置参数:grid 和 blocks 这次实验和上一个实验CUDA 矩阵向量乘的多种优化其实非常相似:矩阵向量乘法中一个线程对应答案向量中的一个元素,矩阵矩阵乘法中一个线程对应答案矩阵的一个元素(使用二维分块)。不过,还有这些代码细节需要注意: 矩阵B 的访问天然就是连续的...
在这篇文章中,我将迭代优化用CUDA编写的矩阵乘法的实现。我的目标不是构建cuBLAS的替代品,而是深入了解用于现代深度学习的GPU最重要的性能特征。这包括整合全局内存访问、共享内存缓存和占用优化等。 GPU上的矩阵乘法可能是目前存在的最重要的算法,因为它几乎构成了大型深度学习模型训练和推理过程中的所有FLOP。那么,编写...
自己手写的矩阵乘法 耗时在22000到28000之间 CUDA加速 CUDA baseline 基本的思想是使用N×N个线程负责计算新的矩阵中的每个元素,每个矩阵负责输入中的行和列计算内积 耗时为193到513(对于128×128大小的矩阵),57115到57340(对于1024×1024大小的矩阵) 矩阵分块 ...
Cuda 12.0 device RTX3080 kernel1:单线程计算多个元素 矩阵C中的一个结果块由A中的矩阵块行与B中的矩阵块列点积得到,让设备中的每一个block负责矩阵C中一个分块的计算,所以需要按照dotIndex的顺序分别将A与B中的分块从全局内存读入到共享内存中进行计算。注意边界判断条件:当共享内存大小大于矩阵分块时,需要将...
1、矩阵和向量乘法CUDA优化目的 对于CUDA程序开发来说,优化往往是整个开发过程的核心,不同算法,不同存储器组织的程序性能往往差几十倍,本文通过一个简单的例子来展示CUDA开发中一些重要的因素对性能的影响。2假设读者拥有以下知识l拥有C语言编程的经验,最好拥有并行编程经验l懂得CUDA,最好用CUDA写过代码3测试环境...
首先任意 shape 的矩阵乘，当我们遵循 pytorch group matmul 和 broadcasting 规则，可以转换为 (G, M,...