CUDA中使用shared_memory可以加速运算,在矩阵乘法中是一个体现。 矩阵C = A * B,正常运算时我们运用 C[i,j] = A[i,:] * B[:,j] 可以计算出结果。但是在CPU上完成这个运算我们需要大量的时间,设A[m,n],B[n,k],那么C矩阵为m*k,总体,我们需要做m*n*k次乘法运算,m*(b-1)*k次加法运算,并且...
dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE); // 调用GPU矩阵乘法内核 gpu_matrix_mult<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_a, d_b, d_c_gpu, M, N, K); cudaDeviceSynchronize(); // 调用CPU矩阵乘法 cpu_matrix_mult(a, b, c_cpu, M, K, N); // 从GPU复制结果到主机 cudaMemcpy(c_gpu, d_c_gp...
究其原因,是因为选择的几种block维度设计(每行分别有8/16/32个thread),对1个warp内访问Global Memory时(Load或Store)transaction的数量没有变化。 3、Shared Memory 优化矩阵乘法 虽然warp 内对 Global Memory 的访问均已最大的实现了合并访问,但在 A、B 矩阵的读取操作中仍然有很多重复访问,例如: 对于矩阵 A...
从图灵架构开始,在硬件上 shared memory 与 GPU 上的 L1 cache 共享同一块区域,同时 shared memory 与 Load/Store 单元交互也是直连的(没有中间商赚差价)。 在将一个大型矩阵乘划分为一个个由 Block 负责的小型矩阵乘之后,我们接下来还需要把一个 Block 负责的矩阵乘分配给 Block 内部的 warp;分配到 warp ...
在CUDA编程中,矩阵乘法是一种常见且计算密集型的任务。为了有效地执行这种计算,我们需要对其进行优化。本文将介绍一些终极优化策略,帮助你提升CUDA矩阵乘法的性能。 使用向量读取指令LDS.128优化Shared Memory访问 Shared Memory是CUDA中一种重要的内存资源,它位于GPU上,为线程块内的线程提供快速、低延迟的访问。为了充分...
我们都知道优化卷积运算可以通过 im2col 将卷积映射为矩阵乘法来实现,对于上述 SGEMM Kernel,只需要将 Global Memory 的数据搬运到 Shared Memory 这一过程稍作修改,由对应位置的映射变为 im2col 映射,SGEMM Kernel 就摇身一变成为了计算 Conv 的 Kernel,这即是 cudnn 卷积运算的 Implicit Gemm 算法。而在 im2col...
首先把矩阵C等分为BMxBN大小的分块,每个分块由一个 Block 计算,其中每个Thread负责计算矩阵C中的TMxTN个元素。之后计算所需的数据全部从 smem 中读取,就消除了一部分重复的A,B矩阵内存读取。考虑到 Shared Memory 容量有限,可以在K维上每次读取BK大小的分块,这样的循环一共需要K / BK次以完成整个矩阵乘法操作...
2.1 矩阵分块利用Shared Memory 2.2 解决 Bank Conflict 问题 2.3 流水并行化:Double Buffering 三、cuBLAS 实现方式探究 参考资料: 通用矩阵乘法 (General Matrix Multiplication,GEMM) 是各种模型和计算中的核心部分,同时也是评估计算硬件性能 (FLOPS) 的标准技术。本文将通过对 GEMM 的实现和优化,来试图理解高性能...
首先把矩阵C等分为BMxBN大小的分块,每个分块由一个 Block 计算,其中每个Thread负责计算矩阵C中的TMxTN个元素。之后计算所需的数据全部从 smem 中读取,就消除了一部分重复的A,B矩阵内存读取。考虑到 Shared Memory 容量有限,可以在K维上每次读取BK大小的分块,这样的循环一共需要K / BK次以完成整个矩阵乘法操作...