这样做的目的是为了迎合wmma的API调用,其实我感觉这个没有ldmatrix高效,也比较容易产生bank conflict。 (2)简单介绍一下wmma的API文档 wmma调用的其实也是ptx的mma指令,只不过是包装了一层,但是也带来了很多的时间消耗。 template<typename Use, int m, int n, int k, typename T, typename Layout=void> class...
使用WMMA API(Warp Matrix Multiply Accumulate): #include <mma.h> using namespace nvcuda; __global__ void tensorCoreMatMul(half *A, half *B, float *C, int M, int N, int K) { // 定义矩阵块(Tensor Core要求特定尺寸,如16x16x16) wmma::fragment<wmma::matrix_a, 16, 16, 16, half, ...
在A10上分别测试simple_wmma_gemm(不使用ShareMemory只是用wmma API的简单版本)、CUBLAS和compute_gemm计算4096×4096×4096(M、N、K)维的矩阵乘加运算,结果如下图9、10、11所示。 图9 simple_wmma_gemm 图10 CUBLAS 图11 compute_gemm 由此可见采用了ShareMemory技术使用TensorCore执行矩阵乘加运算达到了最快...
Warp-based matrix multiply accumulate operations using Tensor Cores are enabled through the wmma module which provides WMMA API functions for manipulating and operating on matrices.CUDA Library Interfaces CUDA Fortran includes module-defined interfaces to all the CUDA-X math libraries including cuBLAS, ...
CUDA 示例展示了使用 CUDA 11 中在 Ampere 芯片家族张量核心中引入的双精度 Warp 矩阵乘法和累加 (WMMA) API 进行双精度 GEMM 计算。该示例还使用了 CUDA 管道接口提供的异步复制,从全局内存到共享内存进行异步加载,从而提高内核性能并减少寄存器压力。此外,该示例还展示了如何使用协作组异步复制接口在组内执行全局...
扭曲中的线程提供了一个更大的 16x16x16 矩阵运算,由张量核心处理。 CUDA 将这些操作暴露为 CUDA C ++ WMMA API 中的扭曲级别矩阵操作。这些 C ++接口提供专门的矩阵加载、矩阵乘法和累加运算以及矩阵存储操作,以有效地利用 CUDA C ++程序中的张量核。
CUDA C++使用张量水平矩阵(WMMA)API来获得张量核。这种便携式API抽象公开了专门的矩阵加载、矩阵乘法和累加运算以及矩阵存储操作,以有效地使用CUDA C++程序的张量核。WMMA的所有函数和数据类型都可以在nvcuda::WMMA命名空间中使用。您还可以使用mma_sync PTX指令直接访问A100(即具有计算能力compute_80及更高版本的设备)...
WMMA API包含在mma.h头文件中。完整的名称空间是nvcuda::wmma::*,但是在整个代码中保持wmma显式很有用,因此将只使用nvcuda名称空间。 #include <mma.h> using namespace nvcuda; 九.声明和初始化 完整的GEMM规范允许算法处理a或b的转置,并允许数据跨距大于矩阵中的跨距。为了简单起见,假设a和b都没有被转置,...
这个CUDA 运行时 API 示例是一个非常基础的示例,展示了如何使用影响 L2 局部性的流属性。由于使用 L2 访问策略窗口带来的性能提升只能在计算能力 8.0 或更高的设备上注意到。 simpleAWBarrier 到达等待屏障的简单演示。 simpleCallback 这个示例实现了多线程异构计算工作负载,使用 CUDA 5.0 引入的 CUDA 流和事件的...
使用合适的库和API:利用NVIDIA提供的cuBLAS、cuDNN等库,这些库已经针对Tensor核心进行了优化,可以显著提高计算性能。 编写高效的CUDA代码:对于需要手动编写的CUDA代码,应充分利用Tensor Core的WMMA API,以实现高效的矩阵运算。 以下是一个简单的代码示例,展示了如何使用WMMA API进行矩阵乘法运算: cuda #include <cud...