CUDA core 中, 每次进行一个点和一行进行相乘依次得到新的矩阵, 而 Tensor core 中是一个矩阵和另一个矩阵直接相乘得到新的矩阵. 运算从依次从一行和一列进行相乘得到结果,变化到一个矩阵与另一个矩阵直接相乘得到结果, 则编程思路也要进行变化. 下一节说明使用 Tensor core 的思路. 分块(tilling) 矩阵乘法一...
checkCudnnErr( cudnnSetConvolutionNdDescriptor(cudnnConvDesc, convDim, padA, convstrideA, dilationA, CUDNN_CONVOLUTION, CUDNN_DATA_FLOAT) ); // Set the math type to allow cuDNN to use Tensor Cores: checkCudnnErr( cudnnSetConvolutionMathType(cudnnConvDesc, CUDNN_TENSOR_OP_MATH) ); //...
在深入了解 Tensor core 的底层编程细节之前,先看看如何通过 CUDA 库来使用它们。 2 Tensor Cores in CUDA Libraries cuBLAS 和cuDNN是使用 Tensor Core 的两个 CUDA 库。cuBLAS 利用 Tensor Core 加速 GEMM 运算(GEMM 是 BLAS 术语,表示矩阵 - 矩阵乘法);cuDNN 利用 Tensor Core 加速卷积和循环神经网络(RNN...
CUDA Core 一般包含多个数据类型,每个数据类型包含多个小核心,比如图中的 INT32 Core 和 FP32 Core 就各有 4×16 个,在计算专用卡上还可能会包含 FP64 Core(比如 V100 和 A100 显卡),而 Tensor Core 在架构图和接口上则没有具体的区分,可以视作 GPU 上一块较为独立的计算单元(虽然实际内部有一定的区分)...
CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一.概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍。Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度。
全网首篇探究GPU内CUDAcore和TensorCore并行计算(下篇), 视频播放量 3939、弹幕量 0、点赞数 130、投硬币枚数 32、收藏人数 377、转发人数 19, 视频作者 不归牛顿管的熊猫, 作者简介 ,相关视频:全网首篇探究GPU内CUDAcore和TensorCore并行计算,云飞:DLSS4很多人想的太简
本文会以混合精度训练背后涉及的 Tensor Core 为起点,结合代码实例,帮助读者对框架层面使用 Tensor Core 进行训练加速的细节乃至 CUDA 编程有一些基本的认识。 Tensor Core 原理 首先还是简单介绍一下 混合精度 和 Tensor Core 是什么。混合精度是指在底层硬件算子层面,使用半精度(FP16)作为输入和输出,使用全精度(FP...
在GPU 宏观架构层面,GDDR 里面的数据通过内存控制器(Memory Controller)传输到片内总线(Interconnection Network),然后分发到具体的核心(Cuda Core/Tensor Core),在每个执行核心中会有 SIMD 执行单元,从而实现并行计算。 AMD 编程模型 AMD 的显卡也是有大量的计算单元和计算核心,为什么没有 SIMT 的编程模式?
cuBLAS：这是 NVIDIA 首选的库，可直接访问 Tensor Core 并提供最大性能。“这是自 CUDA 诞生以来一直存在的、基本的工具，即线性代数 API，”CUDA 架构师Stephen Jones在 GTC 的演讲中说道。cuBLAS 提供了利用 GPU 性能的最简单方法。它自动配置 Tensor Core，开发人员无需调整参数，cuBLAS 开箱即用。CUTLASS：更...