因为CUDA并没有向量计算指令，所以float4的使用主要是为了访存。为什么要转成float4访存更快，这个其实在...
在CUDA编程中,转为float4是一种有效提高数据处理效率和执行速度的策略。通过充分利用GPU的并行处理能力和宽带内存访问优势,使用float4可以在多个领域实现性能的显著提升。然而,充分发挥float4的潜力也需要开发者对CUDA架构有深入的理解,以及在编程实践中不断探索和优化。随着GPU技术的进一步发展,float4和其他向量类型的使...
cuda float4 乘法 在CUDA中,float4是一种特殊的数据类型,它由4个32位浮点数组成,通常用于表示4维向量或颜色等。要进行float4的乘法运算,可以使用CUDA提供的内置函数或者自定义的向量乘法函数来实现。 首先,如果要对两个float4向量进行逐元素乘法(element-wise multiplication),可以直接使用逐元素乘法操作符"",例如:...
__global__ void float4Add(float4 A, float4 B, float4 C, int numElements) {。 int idx= blockIdx.x blockDim.x + threadIdx.x; if (idx < numElements) {。 C[idx].x = A[idx].x + B[idx].x; C[idx].y = A[idx].y + B[idx].y; ...
float psum = 0.0; for (int k = 0; k < K; k++) { psum += a[OFFSET(m, k, K)] * b[OFFSET(k, n, N)]; } c[OFFSET(m, n, N)] = psum; } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. ...
然后CUDA 有个 float4 结构,是 4 个 float 合起来。如果用它,更容易让 nvcc 产生SIMD 代码。 Kernel: template <typename F> __global__ void kernel_forward(const F *__restrict__ const w, const F *__restrict__ const k, F *__restrict__ const x, const F eps, const int B, const int...
当借助于存储在全局内存的两个累加器驱动一个特定的体积时,边(即线程)彼此相互同步,并且每个边都是float4类型的数组元素。每个累加器的大小就是体积值。累加器的每个元素存储边对体积的贡献(一个3×1向量Mi和一个float值Zi)。在垂直边的处理中,每个边将贡献写入第一个累加器的右面体积和第二个累加器的左面体积...
在大家开始深度学习时，几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA？她和我们进行深度学习的...
这里主要提到2个问题. 第一个问题是涉及到寄存器的bank conflict, 这点如同本优化指南说的,用户无法控制这个问题, 这个是编译器在生成目标代码的时候, 自动尽量规避的.这点我赞同. 同时本手册说了, 不用考虑用int4, float4, double2类似这种数据类型所可能带来的寄存器的bank conflict, 该用/不改用就用(不用...
而前文中提到,我们使用 float4 来做数据传输来缓解 GPU 聚合访问的压力,使得每一个指令都更加高效。而又因为前文所述,每个线程需要使用向量外积的方法计算矩阵乘,因此我们需要在 A 矩阵转存到 shared memory 时做一次转置。 但细心的同学可能注...