采用最naive的GEMM算法,在GPU中,一共开启 个线程,每个线程需要读取矩阵A的一行与矩阵B的一列,而后将计算结果写回至矩阵C中。因而,完成计算一共需要从global memory中进行 次读操作和 次写操作。大量的访存操作使得GEMM效率难以提高,因而考虑global memory中进行分块,并将矩阵块放置到shared memory中。其示意图如下...
对于常见的 GEMM 优化策略,例如sgemm128×64×8指单个线程块处理128×64个结果,线程内K循环一次读入矩阵A中的128×8个元素,矩阵B中的64×8,线程块内线程数 256,那么访存次数为\frac{128\times 8+8\times 64}{256}=6,FMA 次数约为\frac{128\times 64\times 8}{256}=256,线程计算强度为\frac{256}{6...
GPU上GEMM的边界问题以及优化 (General Matrix Multiplication, GEMM)应用广泛,例如其广泛存在于神经网络中。因为其应用广泛,在各种硬件上已经有各种优化算子进行运算,例如CBLAS,cuBLAS等。在GPU上,各种优化技巧已经有了详细的阐述(CUTLASS: Fast Linear Algebra in CUDA C++ | NVIDIA Technical Blog),例如 使用基于til...
定义：与硬件配置和核函数的占用率有关。优化方向：考虑“尾部效应”，通过调整分块策略和使用Split K等技巧来减少性能损失。综上所述，通过深入理解和使用这些性能指标，可以逐步提升GPU上GEMM的执行效率。
在GPU上进行GEMM优化主要关注于提升计算效率和减少数据访问开销。GEMM，即通用矩阵乘法，是BLAS（基本线性代数子程序）中的一个重要操作。优化方法通常涉及改变数据访问模式、利用局部性原理以及并行计算。以下是一些关键的优化技术。首先，教科书级的实现方法在数据访问上效率低下，因为它需要重复访问内存中的...
GEMM的GPU实现: GPU为了避免内存预感使用了隐式GEMM。在隐式GEMM中,不是形成Transform矩阵,而是对每个列和行进行动态索引。最终的输出直接存储在输出张量对应的索引中。 由SMs(流多处理器)组成的GPU主要用于执行并行计算。在上面的隐式GEMM中,每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理,...
众所周知,DeepLearning 的计算瓶颈在矩阵乘法,在 BLAS 中称为 GEMM,TensorCore 就是只做 GEMM 计算的单元,可以看到,从这里开始,NVIDIA 从 SIMT 走到了 SIMT+DSA 的混合。 每个TensorCore 只做如下操作: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行
Nvidia 之前的 GPU 以及竞争对手的 GPU 也可以执行此类计算,但速度远不及 Volta。GV100 是唯一使用该架构制造的 GPU,总共包含 512 个张量核心,每个核心能够在每个时钟周期执行 64 个 GEMM。 根据数据集中矩阵的大小以及所使用的浮点大小,Tesla V100 卡在这些张量计算中理论上可以达到 125 TFLOPS。Volta 显然是为...
在GPU上优化矩阵乘法（GEMM）的性能，关键在于几个核心指标。首先，线程计算强度，即计算与访存工作量的比例，衡量核函数效率。例如，对于常见策略，当线程块处理较大矩阵C时，计算强度为[公式]，而当C较小则需考虑其他因素。计算强度高表示数据重用好，计算单元利用率高。其次，线程级并行性和指令级并行...
CUTLASS: GEMM Hierarchy with Epilogue 07.FP8 混合精度训练与 Transformer Engine 如前所述,Hopper 架构的一个重要特点就是 TensorCore 引入了 FP8 的数据类型,这也是 H100 相对于 A100 的一个巨大优势。 为什么要 FP8 的数据格式 ? 加速math-intensive 操作:因为精度低,相对于 16-bits 的 TensorCore,FP8 快...