一、SoftMax 的实现与初步优化 1.1 CPU 的实现 1.2 CUDA 的简单实现 (V1) 1.3 动态 share memory (V2) 1.4 warp 内 reduce 操作(V3) 1.5 warp 内 reduce 操作+share memory (V4) 二、SoftMax 的高阶优化 2.1 online softmax 的 CUDA 简单实现 (V5) 2.2 使用协作组+结构体(v6) 2.3 利用 share memo...
1. 基础naive_cuda实现 先完全不考虑执行效率,就想如何用cuda也能把整个过程执行起来(当面试的时候遇到没有思路的地方,最好也采用这个想法,瞎写也比不写强～)。这里有个最简单的idea。 数据是(512x160000),要让我计算每一行的softmax,那我就每一行设置一个线程,每个线程负责该行内部的数据访问和执行。最后输出...
在今日的文章中，我们将探索使用基本的CUDA技术实现log_softmax算子。这一操作在深度学习领域中，特别是在神经网络的训练过程中，发挥着关键作用。让我们从forward操作开始。log_softmax算子的数学公式可以表示为：假设有一个输入矩阵。每个线程将负责处理矩阵中的一个Batch_size的数据。在forward阶段，log_s...
把这些并行策略封装在 pre_dot 以后,后面仍然是写一个 cuda_dot 函数将 result 的结果传回 CPU 的 host_z,然后再串行求 host_z 的元素和。特别注意的是此时调用需要使用 pre_dot<<>>(cuda_x, cuda_y, cuda_z, result),share_size 表示申请的共享内存大小,这里我一般使用 BLOCK_DIM×sizeof(double)。
情况如上所示，当运行程序的时候，报错内容为：RuntimeError: dictionary changed size during iteration ...
y应该是torch.int64dtype而没有一位热码编码，并且CrossEntropyLoss()将使用一位热码对其自动编码（而...
见Optimize softmax cuda kernel OneFlow 中分三种实现，分段对 softmax 进行优化：(1) 一个Warp处理一行的计算，适用于num_cols <= 1024情况 硬件上并行执行的32个线程称之为一个warp，同一个warp的32个thread执行同一条指令。 warp是GPU调度执行的基本单元 (2) 一个 Block 处理一行的计算，借助 Shared Memory...
Softmax操作是深度学习模型中最常用的操作之一。在深度学习的分类任务中,网络最后的分类器往往是Softmax + CrossEntropy的组合:
深度学习框架中的所有计算的算子都会转化为GPU上的CUDA kernel function,Softmax操作也不例外。Softmax作为一个被大多数网络广泛使用的算子,其CUDA Kernel实现高效性会影响很多网络最终的训练速度。那么如何实现一个高效的Softmax CUDA Kernel?本文将会介绍OneFlow中优化的Softmax CUDA Kernel的技巧,并跟cuDNN中的Softmax...
那么如何实现一个高效的Softmax CUDA Kernel?本文将会介绍OneFlow中优化的Softmax CUDA Kernel的技巧,并跟cuDNN中的Softmax操作进行实验对比,结果表明,OneFlow深度优化后的Softmax对显存带宽的利用率可以接近理论上限,远高于cuDNN的实现。 GPU基础知识与CUDA性能优化原则:...