在SASS层面上，wmma 和mma lower 到的指令有明显的区别：对单条wmma.mma指令，Volta架构会被nvcc编译成...
PTX大小写敏感,使用小写的关键字 每一个ptx模块必须以.version指示来表明PTX语言的版本,接下来是一个.target指示来说明target的架构 .version major.minior .target ... 注释 PTX中的注释使用C/C++语法风格,使用非嵌套的/**/来注释多行,使用//来注释一行, PTX 语句 PTX的指令是一条指示或者一条指令 声明通...
一个简单的测试应用程序,展示了 CUDA 4.0 新增功能,将 PTX 嵌入到 CUDA 内核中。 inlinePTX_nvrtc 一个简单的测试应用程序,展示了 CUDA 4.0 新增功能,将 PTX 嵌入到 CUDA 内核中。 interval 区间算术运算符示例。使用了各种 C++ 特性(模板和递归)。递归模式需要计算能力 SM 2.0。
在调研NVIDIA TensorCore版本演进时，主要关注了从CUDA与PTX版本9.0到12.0的演进过程，特别是Volta架构以及之后版本的相关更新。以下是对TensorCore与warp-level matrix operations（wmma）演进的概述。从CUDA Toolkit Documentation v9.0（Volta架构）开始，CUDA 9.0支持Volta架构，同时兼容Pascal、Maxwell、...
Nvidia架构与CUDA、PTX的版本演进概述如下：1. Volta架构 CUDA 9.0：支持Volta架构，同时兼容Pascal、Maxwell、Kepler等架构。 PTX ISA Version 6.0：开始支持wmma指令，用于计算矩阵乘法，主要特点是Tensor Cores执行的运算为D = AxB + C，其中A、B、C、D均为4x4矩阵。2. Turing架构 CUDA 10.0：...
为了成功完成任务，模型需要确定（1）Model类中的哪些操作最能从优化中受益；（2）如何优化这些操作。LLM可以使用任何硬件高效技术（如融合和分块）或专用指令（如张量核心）以及任何编程库（如PTX、CUDA、CUTLASS、Triton、ThunderKittens）。上下滑动查看 任务选择 这些任务根据包含的基本操作或PyTorch库函数的数量分为三...
为了成功完成任务,模型需要确定(1)Model类中的哪些操作最能从优化中受益;(2)如何优化这些操作。LLM可以使用任何硬件高效技术(如融合和分块)或专用指令(如张量核心)以及任何编程库(如PTX、CUDA、CUTLASS、Triton、ThunderKittens)。 上下滑动...
这个示例重新探讨了使用 CUDA 驱动 API 的矩阵乘法。它展示了如何在运行时链接到 CUDA 驱动程序以及如何使用 PTX 代码进行 JIT(即时)编译。它是为了清晰地说明各种 CUDA 编程原则,而不是为了提供最通用的高性能矩阵乘法内核。CUBLAS 提供高性能的矩阵乘法。
通过编译 -ptx 或 -keep 选项获得的 PTX 汇编代码可以确定变量是否在第一个编译阶段被放置在local memory中,因为它将使用 .local 指令声明,并使用 ld.local 和 st.local 指令访问。即使没有,如果后续编译阶段发现它在目标架构上消耗的寄register space太多,仍可能会做出另一种决定:使用 cuobjdump 检查 cubin 对象...
为了成功完成任务,模型需要确定(1)Model类中的哪些操作最能从优化中受益;(2)如何优化这些操作。LLM可以使用任何硬件高效技术(如融合和分块)或专用指令(如张量核心)以及任何编程库(如PTX、CUDA、CUTLASS、Triton、ThunderKittens)。 上下滑动查看 任务选择