Tensor core 还支持特殊格式, 详细可在官网查看 : CUDA C++ Programming Guide 7.24.6. Element Types and Matrix Sizes 要通过 WMMA API 来使用 Tensor core 只需要简单4个步骤 : 首先创建用于储存矩阵块的 fragment 类 将矩阵块读取到 fragment 类中 进行矩阵乘法累加计算 最后将计算结果从fragment类写回到...
首先,Tensor Core的计算速度比 CUDA Core快得多。CUDA Core 每个时钟周期执行一次操作,而Tensor Core 内核每个时钟周期可以执行多个操作。 相比于 FP32 Core 一次只能对两个数字进行计算,Tensor Core 能一次对两个 4×4 的 FP16 Tensor 进行矩阵乘计算并累加到另一个 4×4 的 Tensor 上,即 D = A * B +...
让我们看一个简单的例子,它展示了如何使用 WMMA ( Warp Matrix Multiply Accumulate ) API 来执行矩阵乘法。注意,这个例子并没有针对高性能进行调整,主要是作为 API 的演示。为了获得更好的性能, MIG ht 应用于此代码的优化示例,请查看 CUDA 工具箱中的cudaTensorCoreGemm示例。为了获得最高的生产性能,应该使用 ...
Tensor Core使用的计算能力要比Cuda Core高得多，这就是为什么Tensor Core能加速处于深度学习神经网络训练和推理运算核心的矩阵计算，能够在维持超低精度损失的同时大幅加速推理吞吐效率。总之，CUDA 是一种编程模型，用于在 NVIDIA GPU 上进行并行计算，而 Tensor 是一种数据结构，用于在机器学习和深度学习中表示和处理多...
·用于编程Tensor Core矩阵的新型API在Tesla V100上进行乘法或加法的操作 ·更快的程序库用于线性代数,图像处理,FFT等 ·在CuSolver和nvGroup中的新算法 ·新的NVIDIA Visual Profiler支持Volta V100以及改进同一内存的分析功能 ·提高编译器性能 ·在CUDA设备代码中支持 C++14 ...
要利用 Tensor Core 进行计算,需要使用 NVIDIA 提供的 CUDA Runtime API。既然在 Volta 架构中引入了 Tensor Core,那必然会有新的 CUDA 接口暴露出来。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: ...
英伟达利用摩尔定律将 FLOPS 提高了多个数量级,但主要是架构变化 —— 张量核(tensor core)和更低精度的浮点数格式。相比之下,存储方面没有太大的变化。 2018 年,最先进的模型是 BERT,英伟达 V100 是最先进的 GPU,那时矩阵乘法已经不再是提高模型性能的主要因素。之后,模型在参数数量上增长了 3 到 4 个数量级...
请注意,从早期 PTX 版本编译的二进制文件可能无法使用某些硬件功能。 例如,从为计算能力 6.0 (Pascal) 生成的 PTX 编译的计算能力 7.0 (Volta) 的二进制目标设备将不会使用 Tensor Core 指令,因为这些指令在 Pascal 上不可用。 因此,最终二进制文件的性能可能会比使用最新版本的 PTX 生成的二进制文件更差。
9、如何使用nsight或CUDA runtime api分析模型推理性能? 答:通过nsight可以看到核函数的名字(可通过名字推测它是用cuda core或tensor core, fp16还是int8)还有可以查看memory的流动。 10、如何尽量减少GPU和CPU之间的数据交互或内存分配与回收? 答:由于在推理过程中,CPU与GPU之间的数据拷贝耗时较长或出现频繁分配和...
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。