Garvin Li [CUDA 学习笔记] Element-wise 算子优化 Element-wise 算子优化学习笔记注: 本文主要是对文章 【BBuf 的CUDA笔记】一,解析OneFlow Element-Wise 算子实现 - 知乎 的学习整理Element-wise 算子即针对输入 Tensor(可能有多个) 进行… PeakCrosser Ascend C算子开发(入门)笔记一:基础概念 这里是小韩同学打...
CUDA代码实战-reduce优化 reduce算子本质通俗来讲,reduce算子被叫做规约算子对输入数据进行递归约减的操作,最典型的sum算子。 reduce 算法可以描述为: x = x_0 \otimes x_1 \otimes x_2 \otimes x_3 \otimes x_4.… 李安渝发表于高性能计算 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System Redfl...发表于Dee...
我们通过转置算子的优化,一步一步的揭开了CUDA优化的面纱。算子一般情况下分为访存和计算两个部分,由于现代设备计算指令的延迟远远低于访存类指令的延迟,因此访存是我们优化的重点,针对于计算量较大的算子,我们可以将计算部分拆分到访存指令之间,已达到延迟覆盖(Latency Hidding)的目的。CUDA访存优化一般分为以下几个步...
CUDA写法 最直接的思路是将 Softmax 计算过程拆分为多个归约算子，只要会写归约，那么 Softmax 就能写。
PyTorch官方的算子是使用C++编写的，而CUDA算子则是使用CUDA C++编写的。虽然使用CUDA C++编写的算子在GPU...
CUDA算子 TVM TensorRT 并行推理技术 GPU HPC技术 岗位职责 1、针对Colossal-AI深度学习框架算子层的优化,完成深度学习算子在CUDA上的实现;2、负责和参与机器学习推理引擎的架构设计、系统开发、高性能优化,打造AI大模型的基础设施平台。 任职要求 1、本科及以上学历,计算机、数学等相关专业; 2、熟练掌握C/C++,具有良...
CUDA算子 TVM TensorRT 并行推理技术 GPU HPC技术 岗位职责 1、针对Colossal-AkanzhunI深度学习框架算子层的优化,完成深度学习算子在CUDA上的实现; 2、BOSS直聘负责和参与机器学习推理引擎的架构设计、系统开发、高性能优化,打造AI大模型的基础设施平台。 任职要求 1、本科及以上学历,计算机、数学等相关专业; 2、熟练...
特性: CUDA 兼容性。 它拥有 Python API,因此最大化了设计神经网络模型的灵活性,并且还能支持快速的原型设计和测试。 同时支持静态和动态计算图(computation graphs)。静态计算图在速度和内存上有更高的效率,而动态计算图在设计模型上更加灵活。 有各种内置的神经网络模块,如函数、算子和优化器等。该神经网络库的模...
本文同样按照英伟达官方 PPT 文档Optimizing Parallel Reduction in CUDA的优化思路给出一步步优化的 kernel 实现. 本文中的 reduce 算子实现, 都采用树形归约的方式, 这种方式更适合 GPU 这种可以大规模并行的情况. 整体 reduce 划分为两个阶段: 首先是对全部数据划分为线程块归分别约成 1 个结果, 然后再对每个线...
Element-wise 算子优化学习笔记注: 本文主要是对文章 【BBuf 的CUDA笔记】一,解析OneFlow Element-Wise 算子实现 - 知乎 的学习整理Element-wise 算子即针对输入 Tensor(可能有多个) 进行逐元素操作. 如 ReLU 操…