cudaDevAttrMultiProcessorCount, dev_id)); int num_blocks_per_sm = 2; int max_grid_size = num_blocks_per_sm * num_sm; ## 注意这里的max_batch_size_if_split 即指如果进行tile,可以有多少batch ## 比如hopper 有144
COD的做法主要是把Cell Index(跟Tile Index差不多一个意思)标量化,循环之中只处理与标量化的Cell Index相等的Lane //获取当前片元的Tileuintv_cellIdx=GetCellIdx();//获取当前Lane的在Warp中的Indexuintv_laneID=WaveGetLaneIndex();//先标记所有Lane为aliveulong execMask=0xffffffff;//例如:v_laneID=3 ...
float maxval = -FLT_MAX; float sumval = 0.0f; const float4* x_vec = reinterpret_cast<const float4*>(x); for (int i = warp.thread_rank(); i < pos_by_4; i += warp.size()) { float4 v = x_vec[i]; float old_maxval = maxval; for(int k = 0; k < 4; ++k) { ...
(0xFFFFFFFF, val, offset)); } return val; } // warp-level reduction for summing values __device__ float warpReduceSum(float val) { for (int offset = 16; offset > 0; offset /= 2) { val += __shfl_down_sync(0xFFFFFFFF, val, offset); } return val; } __global__ void soft...
对于深度和位姿网络的warp操作,我们使用spatial transformer网络从源图像中采样合成图像。为了在3D空间中获得高斯基元后渲染新颖的视图,基于splat的光栅化渲染也是完全可微的。这两个操作以及其他可微分部分使端到端的联合训练成为可能。我们将来自深度网络的图像特征融合到高斯网络中。此共享特征将尺度感知位置与其他高斯...
多少份数据在 buffer 里num_stages=4ifLk<=64else3# 每个 kernel instance 所需要的 warp 数量 4 就是 4 x 32num_warps=4# Tuning for H100iftorch.cuda.get_device_capability()[0]==9:num_warps=8num_stages=7ifLk>=64else3ifv.dtype==torch.float8_e5m2:ifLk<256:BLOCK_M=64ifnotcausalelse...
ggml-cuda.cu Comment on lines +6443 to +6449 const int warp_id = threadIdx.y; const int lane_id = threadIdx.x; const int num_warps = blockDim.y; // number of warps const int iq3 = blockIdx.z; const int iq2 = blockIdx.y; const int iq1 = blockIdx.x * Q; ...
39 + #include "cutlass/gemm/warp/mma.h" 40 + #include "oneflow/core/kernel/cuda_graph_support.h" 41 + #include "oneflow/user/kernels/random_seed_util.h" 42 + #include "oneflow/user/kernels/scaled_dot_product_attention_kernel.h" 43 + // from flash_attention 44 + #include "...
, 1]], device='cuda:0') ipdb> token_type_ids # None ipdb> 核心也就一个地方,就是基于attention mask来构造position_ids,位置信息 MossForCausalLM forward (inference only) 目前所在的类:<class 'transformers_modules.fnlp.moss-moon-003-sft.7119d446173035561f40977fb9cb999995bb7517.modeling_moss....
对于深度和位姿网络的warp操作,我们使用spatial transformer网络从源图像中采样合成图像。为了在3D空间中获得高斯基元后渲染新颖的视图,基于splat的光栅化渲染也是完全可微的。这两个操作以及其他可微分部分使端到端的联合训练成为可能。我们将来自深度网络的图像特征融合到高斯网络中。此共享特征将尺度感知位置与其他高斯...