表1显示了一个使用warp-level primitives原语的示例。它用于__shfl_down_sync()执行tree-reduction,以计算val warp中每个线程所持有的变量的总和。在循环结束时,val warp中的第一个线程the warp contains the sum总和。 #define FULL_MASK 0xffffffff for (int offset = 16; offset > 0; offset /= 2) val...
表1显示了一个使用warp-level primitives原语的示例。它用于__shfl_down_sync()执行tree-reduction,以计算val warp中每个线程所持有的变量的总和。在循环结束时,val warp中的第一个线程the warp contains the sum总和。 #define FULL_MASK 0xffffffff 1. for (int offset = 16; offset > 0; offset /= 2)...
使用Warp Warp 级别的操作原语(Warp-level Primitives)通过 shuffle 指令,允许 thread 直接读其他 thread 的寄存器值,只要两个 thread 在同一个 warp 中,这种比通过 shared Memory 进行 thread 间的通讯效果更好,latency 更低,同时也不消耗额外的内存资源来执行数据交换。可以看到,和使用 Shared Memory 的代码长得...
理解 BlockReduceSum 之前先来看一下 WarpReduceSum 的实现过程,这里截取一段 pytorch 中实现的 WarpReduceSum 代码,共同学习一下; // Sums `val` accross all threads in a warp./// Assumptions:// - The size of each block should be a multiple of `warpSize`template<typenameT>__inline___device_...
1 Warp-level 原语 NVIDIA GPUs 和 CUDA 程序采用一种称为 SIMT(单指令,多线程)的执行模型。SIMT 扩展了计算机体系结构的弗林分类学,它根据指令流和数据流的数量把计算机分为四类。作为 Flynn 的四个分类之一,SIMD(单指令,多数据)通常用于描述 GPUs 的体系结构。但是 SIMD 和 SIMT 之间有一个微妙但重要的区别...
Simplifying GPU Programming for HPC with NVIDIA Grace Hopper Superchip CUDA Refresher: The CUDA Programming Model Register Cache: Caching for Warp-Centric CUDA Programs How to Access Global Memory Efficiently in CUDA Fortran Kernels Search
例如Warp-level intra register exchange,因为同一个warp的线程执行和寄存器内容在同一个sm块,因此同一个warp线程存在便利的手段相互交换寄存器数据的可能(register-shuffle),而不同warp可能在不同sm块执行,只能通过shared memory交换数据。 CUDA 9 introduced three categories of new or updated warp-level primitives....
Using CUDA Warp-Level Primitives | NVIDIA Developer Blog CUDA Pro Tip: Increase Performance with Vectorized Memory Access Dissecting the NVIDIA Volta GPU Architecture via Microbenchmarking VOLTA Architecture and performance optimization 欢迎体验OneFlow深度学习框架：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow ...
(idea可以参考NVIDIA的性能优化博客:https://developer.nvidia.com/blog/using-cuda-warp-level-primitives/) 这种方案的示意图如下: 以ReLU为例,代码实现如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 template<typename T> __global__ void ReluGpu(int64_t n, const T* x, T* y, int32_t...
。Warp Functions建议参考:jhang:CUDA编程入门之Warp-Level Primitives(https://zhuanlan.zhihu.com/p/572820783) 04 block all reduce + vec4 // Block All Reduce Sum // grid(N/128), block(128) // a: Nx1, y=sum(a) template<const int NUM_THREADS = 128> __global__ void block_all_reduce_...