pad+im2col+gemm实现卷积 深入融合的pad+im2col+gemm实现卷积 算子的kernel融合 算子Kernel融合是深度学习和高性能计算中的关键优化技术,其本质是将多个独立计算单元(Kernel)合并为单一执行单元,以实现更高效的硬件资源利用。其核心逻辑和实现方式可概括为以下五个层面: 核心原理 通过重构计算流消除中间数据存储:将传统...
一,最直接实现MM 二,借助Share memory和GPR优化 三, share mem中data排列对性能的影响 GEMM,通用矩阵乘法,非常常用的一种计算了。 如何在SIMT core上去实现GEMM,并利用SIMT的特性加以优化? 借助GEMM的实现,能否更深入理解SIMT core的运转方式及逻辑? 在这个过程中,对GPGPU内部的shared memory又需要有什么要求?
AutoKernel使用业界广泛使用的自动代码生成项目Halide,通过输入计算描述和调度策略,自动生成底层代码。AutoKernel支持以plugin的形式,将生成的自动优化算子一键部署到推理框架Tengine中。 下面,本教程将带领大家一步步优化矩阵乘法GEMM。无需手工撸代码,编写繁杂冗长的底层汇编代码,只需十几行简洁的调度代码。 在详细讲解优化...
很容易发现,这些接口有一个共同特点:全部都以算子操作名称 + Function命名,如源算子需要实现SourceFunction接口,map算子需要实现MapFunction接口,reduce算子需要实现ReduceFunction接口。 而且查看源码会发现,它们都继承自Function接口;这个接口是空的,主要就是为了方便扩展为单一抽象方法(Single Abstract Method,SAM)接口,这...
51CTO博客已为您找到关于matmul算子和gemm算子的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及matmul算子和gemm算子问答内容。更多matmul算子和gemm算子相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
通过Triton实现一个batch GEMM算子 在triton的官方tutorial中给出了如何使用triton的language api来实现gemm的算子,在上一章的最后,我也给出了对应的例子以及他通过和调用torch.matmul实现的gemm在3090上的性能比较。最终可以发现,针对某些size的gemm,triton在TFLOPS这个指标层面是能够超过cublas的实现,但是后面我通过nsi...
底层卷积和gemm算子在深度学习领域中扮演着至关重要的角色。而在GPU加速深度学习中,cufft和cudnn则是两个不可或缺的库。本文将从底层卷积和gemm算子的基本概念讲起,通过分析cufft和cudnn的特点和使用方法,探讨它们在深度学习中的应用与优势。 一、底层卷积和gemm算子的基本概念 1.1卷积算子 卷积操作是深度学习中...
gemm是general matrix multiply的缩写,是用来进行矩阵乘法运算的常用函数。在深度学习中,gemm算子常用于全连接层的计算,其能够高效地实现矩阵的乘法运算。 二、cufft和cudnn库的特点和使用方法 2.1cufft库 cufft是NVIDIA推出的用于实现快速傅立叶变换(FFT)的库,它能够在GPU上高效地进行FFT运算,加速了深度学习中频域处...
GEMM性能提升200倍,AutoKernel算子优化工具正式开源 1.6万2020-12 3 德州联合美国其他九州指责 Google 与 Facebook 一起违反反托拉斯法 1.5万2020-12 4 谷歌、苹果等机构新研究表明 接受公共数据训练的大型语言模型可能泄露个人信息 3.6万2020-12 5 理想汽车关联公司申请自动驾驶相关专利 1.9万2020-12 6 中国芯片制...
#!/usr/bin/python #***# # ScriptName: grouped_gemm.py #***# import os import torch import torch_npu import numpy as np import math from mindspeed.ops import gmm num_expert, seq_len, hidden_dim = 8, 32, 256 group_list = [1, 3, 6,...