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...
// First, create a cuBLAS handle:cublasStatus_tcublasStat=cublasCreate(&handle);// Set the math mode to allow cuBLAS to use Tensor Cores:cublasStat=cublasSetMathMode(handle,CUBLAS_TENSOR_OP_MATH);// Allocate and initialize yourmatrices(only the A matrix is shown):size_tmatrixSizeA=(size_...
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。 Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow、PyTorch、MXNet和Caffe2)中支持深度学习训练,无论是在主...
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。 Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow、PyTorch、MXNet和Caffe2)中支持深度学习训练,无论是在主...
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 cuBLAS 代码,如上所述。 标题和命名空间 WMMA API 包含在mma.h头文件中。完整的名称空间是nvcuda::wmma::...
实际在框架层面一般不会直接基于 CUDA 接口来调用 Tensor Core 进行计算,而是基于 CuDNN 这一现成的 DNN 算子库,一方面是因为 CuDNN 本身隐藏了很多硬件细节,可以保证在不同显卡之间的兼容性(比如无论是否支持 Tensor Core 都可以运行),另一方面 CuDNN 的实现在大部分常见情况下是性能足够的,也就无需重复造轮子...
The CUDA Fortran compiler from PGI now supports programming Tensor Cores with NVIDIA’s Volta V100 and Turing GPUs. This enables scientific programmers using…
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...
CUTLASS 与自动执行该过程的 cuBLAS 不同。NVIDIA 正在为 Python 开发人员构建更多工具以访问 CUTLASS,这是一项最新开发且正在进行中的工作。“你可以使用 PyTorch 扩展,因此你可以从 CUTLASS 发射 PyTorch 代码,并且可以自动将 CUTLASS 扩展 Tensor Core 自定义内核从 Python 引入 PyTorch,”Jones 说道。
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。