在 CUDA 9.0 中,引入了新的 WMMA(warp-level matrix multiply and accumulate)API,作用就是使用 Tensor Core 进行矩阵运算,与本文相关的主要是以下三个接口: voidload_matrix_sync(fragment<...> &a,constT* mptr,unsignedldm,layout_tlayout);voidstore_matrix_sync(T* mptr,constfragment<...> &a,unsigned...
对于子字节操作,load_matrix_sync中ldm的值对于元素类型experimental::precision::u4和Experimental::precision::s4应该是 32 的倍数,或者对于元素类型experimental::precision::b1应该是 128 的倍数 (即,两种情况下都是 16 字节的倍数)。 bmma_sync: 等到所有warp lane都执行了bmma_sync,然后执行warp同步位矩阵乘法...
TensorCore可以用来快速进行D=A*B+C矩阵运算,提供load_matrix_sync, store_matrix_sync, mma_sync 等API。 使用CUDA生态的各库 NVIDIA已经提供了不少库,效率高性能好,合理使用可以大大提高开发效率,减少开发工作量。 cuBLAS[7] TensorRT[8] cudnn[9] NVCodeC[10] DeepStream[11] nvJPEG[12] NCCL[13] CUTLAS...
// Load in current value of c, scale by beta, and add to result scaled by alpha int cRow = warpM * WMMA_M; int cCol = warpN * WMMA_N; if (cRow < M && cCol < N) { wmma::load_matrix_sync(c_frag, c + cRow + cCol * ldc, ldc, wmma::mem_col_major); for(int i=0...
TensorCore可以用来快速进行D=A*B+C矩阵运算,提供load_matrix_sync,store_matrix_sync,mma_sync等API。 使用CUDA生态的各库 NVIDIA已经提供了不少库,效率高性能好,合理使用可以大大提高开发效率,减少开发工作量。 优化线程级并行 在SMSP工作时,某些warp会由于访存依赖、寄存器依赖等原因stall。此时warp scheduler可以...
wmma::load_matrix_sync(b_frag, b + bRow + bCol * ldb, ldb); // Perform the matrix multiplication wmma::mma_sync(acc_frag, a_frag, b_frag, acc_frag); } } Finishing up acc_fragnow holds the result for this warp’s output tile based on the multiplication of A and B. The comp...
void MatMul(const Matrix A, const Matrix B, Matrix C) { // Load A and B to device memory Matrix d_A; d_A.width = A.width; d_A.height = A.height; size_t size = A.width * A.height * sizeof(float); cudaMalloc(&d_A.elements, size); ...
具体地来说,需要声明matrix_a/matrix_b/accumulator这三种矩阵的fragment(一个fragment对应一个warp的所有线程的某一个或几个寄存器),使用load_matrix_sync和store_matrix_sync将矩阵写入寄存器或将矩阵写回shared memory或global memory,使用mma_sync来调用Tensor Core计算矩阵乘法。For example: nvcuda::wmma::fragment...
可以配有多个 registers.但是, 某个 thread 是不定访问 其他 thread 的 register 的. CUDA 之所以这么限制, 主要原因还是 thread 之间做 sync 太复杂.这里, 要算一个 warp 对应的结果, 还是跟前面的讲的一样. 横向滑动紫色高亮块, 纵向滑动黄色高亮块,每次滑动, 都是将当前高亮块从 shared memory load 到 ...
Table 2. CUDA Toolkit Installation Compatibility Matrix Installed Toolkit Version == X.Y Installed Toolkit Version != X.Y RPM/Deb run RPM/Deb run Installing Toolkit Version X.Y RPM/Deb No Action Uninstall Run No Action No Action run Uninstall RPM/Deb Uninstall Run No Action No Action Table...