一、技术原理与硬件适配 GEMM运算本质为C=αA×B+βC的数学表达,其中矩阵维度需满足乘法规则。在硬件层面,现代计算架构通过多层次并行化提升GEMM效率:CPU采用SIMD指令集处理向量运算,GPU利用数千计算核心实现大规模并行,FPGA则通过定制化数据流减少访存延迟。以NVIDIA GPU为例,其tensor core专为混合...
voidgemm_pure_c(float*A,float*B,float*C,int m,int n,int k){for(int i=0;i<m;i++){for(int j=0;j<n;j++){C[i*n+j]=0.f;for(int p=0;p<k;p++){C[i*n+j]+=A[i*k+p]*B[p*n+j];}}} Step2: 调用OpenBLAS的gemm OpenBLAS[2]是一个开源的基础线性代数计算库,BLAS的...
读音:英[] 美[] gemm 基本解释 abbr. generalized electronic maintenance model 通用电子维护模型; granulocyte-erythroid-monocyte-megakaryocyte 颗粒细胞-幼红细胞-单核细胞-巨核细胞(测定) gemm 词性变化 名词复数形式:gemms 最新更新单词:company profile左右英文100000Bathroom furnitureput on the spotsex factorre...
那么，我们该如何学习GEMM？第一，我们需要了解一下硬件的基础的体系结构，了解硬件如何工作，才能在软件上实现算法的时候，尽可能去考虑利用硬件的一些特性，来做到高效的、极致的优化。第二，充分利用SIMD进行指令向量化和多核心并行。大部分现代CPU支持SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令流多数据流）。在...
卷积神经网络(CNN)在CV问题中的表现很出色,有多种在算法层面对齐进行实现的方法:直接卷积算法,采用7层循环,快速卷积算法,利用傅里叶变换来进行卷积,以及基于GEMM的卷积算法。 通过将卷积操作用矩阵乘法来代替,进而使用GEMM算法来间接进行卷积操作,这使得卷积操作可以在任何包含GEMM的平台上进行,并且受益于矩阵乘法的...
例如在Bert和Conformer 模型的self-attention 模块中存在大量矩阵运算，因此深度学习框架中 GEMM 算子的...
https://github.com/Cjkkkk/CUDA_gemm demo2 : https://github.com/yzhaiustc/Optimizing-SGEMM-on-NVIDIA-Turing-GPUs demo1代码写的好理解一些,但是优化工作没做完全,没有做到prefetch。demo2是效果很好,11个优化技巧,不断逼近cublas。但是代码真的看起来比较难受,最重要的很多参数写死了,不好去调。 总而言...
从硬件的视角看GEMM 1.分块乘法的内存层次架构 分块矩阵乘法,如图6-28所示, 通过将矩阵分块拆分,能够在处理器的Cache和寄存器内存放进行快速计算,计算完成后写回主存。 图6-28 分块矩阵乘法 首先,所有的数据都在主内存中,如图6-29所示。 图6-29 所有的数据都在主内存中 ...
BLISlab: A Sandbox for Optimizing GEMM matrix-multiplicationgemmcode-optimizationblis UpdatedJun 17, 2021 C Bruce-Lee-LY/cuda_hgemm Star371 Several optimization methods of half-precision general matrix multiplication (HGEMM) using tensor core with WMMA API and MMA PTX instruction. ...