一步步优化GEMM系列,每次引入一个优化概念并对比性能变化 点击每个标题链接跳转到对应github仓库总体思路首先我们构建了一个初级的GEMM kernel,它使用CUDA mma.sync指令来使用GPU tensor core单元,并对比了和cu…
HGEMM(Half-precision General Matrix Multiplication)半精度矩阵乘法在Nvidia GPU上Tensor Core硬件单元的加持下,可以在保持准确性的同时大幅提高计算速度,由此带来的性能优势可以显著改善深度学习中推理和训练任务的实现速度。 Tensor Core的出现为半精度矩阵乘法的优化带来了突破性的进展,在Nvidia GPU上使用Tensor Core来...
1. cudaTensorCoreGemm函数的作用和背景 cudaTensorCoreGemm 是一个利用 CUDA Tensor Cores 进行高效矩阵乘加运算(GEMM)的函数。Tensor Cores 是 NVIDIA GPU 中一种专门用于加速深度学习和高性能计算的硬件单元,特别擅长执行 4x4x4 的矩阵乘加运算。通过利用 Tensor Cores,cudaTensorCoreGemm 可以实现比传统 CUDA ...
GEMM矩阵乘法是深度学习任务中的关键操作，尤其在CNN、RNN、Transformer等领域的应用中。高效的GEMM实现对于提升深度学习任务的性能至关重要。在Nvidia GPU上，Tensor Core硬件单元的加入使得半精度矩阵乘法（HGEMM）在保持准确性的同时，大幅提高了计算速度，显著改善了推理和训练任务的性能。Tensor Core的使...
区别在于HGEMM使用半精度（16位）数据进行矩阵乘法运算，GEMM使用标准的精度（为32位或64位）数据进行矩阵乘法运算。2、计算速度区别：HGEMM在NvidiaGPU上利用TensorCore硬件单元进行加速，可以在保持准确性的前提下大幅提高计算速度。TensorCore是专门用于深度学习和矩阵计算的硬件加速单元，能够执行多个半...
如果你想要用CUDA从0开始实现一个batch GEMM并且调用tensor core,借助shared memory,register files去帮你加速运算或者优化data movement,那么这个过程是非常需要一定的高性能计算和架构的经验,你才可能拿到和cuBLAS的kernel接近的性能。OK,有了triton的具体kernel实现,接下来其实就是要去写一个triton需要被调优的模版,...
Core。CUDA Core可理解为每个时钟周期进行三个浮点数的乘加操作（a*b+c），而Tensor Core则是每个...
在SIMT架构下, 不使用TensorCore进行矩阵乘法,计算所需要的访存相关的优化。通过逐步迭代优化,深入理解GPU的性能特征和内存访问优化。 测试环境为一块A10 GPU, 驱动版本: 550.54.15, CUDA版本: 12.4 . 矩阵M=N=K=4092,见表6-5。 表6-5 cuBLAS调用,在每种大小下调用的内核...
?...芯片的两个主要组件是 TPC(Tensor Processor Core:张量处理器内核)和 GEMM(通用矩阵乘法:general matrix multiply)引擎。...该芯片与 TPC 集群一起集成了强大的 GEMM(通用矩阵乘法)引擎,此外,TPC 没有本地缓存,它们具有本地暂存器块以及 GEMM 引擎和 TPC 共享的大型共享内存。...Gaudi 训练产品和Goya ...
如果你想要用CUDA从0开始实现一个batch GEMM并且调用tensor core,借助shared memory,register files去帮你加速运算或者优化data movement,那么这个过程是非常需要一定的高性能计算和架构的经验,你才可能拿到和cuBLAS的kernel接近的性能。OK,有了triton的具体kernel实现,接下来其实就是要去写一个triton需要被调优的模版,...