基准测试：使用专门的基准测试软件来评估GPU性能。常见的基准测试软件包括3DMark、FireStrike、Blender Cycles和DeepLearning Supercomputer (DLSS)。这些测试可以提供跨平台的性能比较。GEMM测试：GEMM（矩阵乘法）是一种评估GPU浮点计算能力的方法。可以通过CUBLAS库测试FP32、FP16极限性能。GEMM测试可以揭示GPU在实际计算任...
GEMM测试:GEMM(矩阵乘法)是一种评估GPU浮点计算能力的方法。可以通过CUBLAS库测试FP32、FP16极限性能。GEMM测试可以揭示GPU在实际计算任务中的表现。 硬件规格对比:通过对比GPU的硬件规格来评估性能,包括GPU架构、芯片数量、内存大小等。例如,Nvidia的Ampere架构相对于Turing架构具有更好的性能表现。 实际应用测试:通过...
而DeepSeek版本的GEMM是专为NVIDIA Hopper 架构设计的GEMM库，并且所有内核在运行时动态编译。在性能方面，DeepGEMM 在 NVIDIA H800 GPU 上进行了广泛的测试，结果表明它在多种矩阵形状下都能显著提升计算速度。例如，在密集矩阵乘法中，某些形状的性能提升可达 2.7 倍；而在 MoE 模型的分组矩阵乘法中，性能提升...
方法一:NVIDIA官方的GEMM(General matrix multiplication)工具 方法二:PyTorch 提供的 Benchmark 4.测试过程 测试前将GPU时钟频率调整到此GPU所支持的最大频率 查看GPU所支持的最大时钟频率 nvidia-smi -q -d clock 设置GPU应用程序时钟频率 , 语法 nvidia-smi -ac <MEM clock, Graphics clock> nvidia-smi -...
- 本文讨论了在Hopper GPU上实现CuBLAS 90%性能的GEMM的优化方法。 - 使用多级异步流水线+shared memory swizzle是优化GEMM的主要步骤。 - Hopper架构的GPU引入了新的优化概念,如warp group、tma、tma descriptor等。 - 使用pingpong GEMM的思想可以提高性能,其中不同的线程组扮演不同的角色。 - 使用cluster可以实...
非常低精度的1位二进制GEMM :最近的二进制DNN 提出了非常紧凑的1bit数据类型,允许用xnor 和位计数操作替换乘法,非常适合FPGA。图3C显示了团队的二进制GEMM 测试结果,其中FPGA 基本上执行得比GPU 好(即,根据频率目标的不同,为~2x 到 ~10x)。 稀疏GEMM:新出现的稀疏DNN包含许多零值。该团队在带有85%零值的矩...
非常低精度的1位二进制GEMM:最近的二进制DNN 提出了非常紧凑的1bit数据类型,允许用xnor 和位计数操作替换乘法,非常适合FPGA。图3C显示了团队的二进制GEMM 测试结果,其中FPGA 基本上执行得比GPU 好(即,根据频率目标的不同,为~2x 到 ~10x)。 稀疏GEMM:新出现的稀疏DNN包含许多零值。该团队在带有85%零值的矩阵...
该团队针对85%零值的矩阵测试了稀疏的GEMM(基于经过精简的AlexNet而选择)。该团队测试的一种GEMM设计利用FPGA的灵活性,以一种细粒度的方式跳过零计算。该团队还在 GPU上测试了稀疏的 GEMM,但发现性能不如在GPU上执行密集的GEMM(矩阵一样大小)。该团队的稀疏GEMM测试(图3D)显示,FPGA的性能比GPU更胜一筹,具体...
评估GPU纯计算性能,主要测试GPU的FP32/FP16和INT8。测试结果可对比官方SPEC发布的值。 1. GEMM 为了计算得到GPU实际的浮点计算能力,可以使用GEMM(矩阵乘)的函数来测试计算性能。GEMM根据不同的实现方法其效率存在较大的差异,可以使用CUBLAS(Nvdia提供的CUDA工具包中已包含)测试FP32、FP16极限性能(P100不支持INT8...