- ldmatrix指令的使用格式例子:ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x1.shared.b16 { %0 }, [ %1 ],表示从shared memory中加载一个8x8的矩阵到一个warp中的32个线程。 - ldmatrix指令的使用格式例子:ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x4.shared.b16 { %0, %1, %2, %3 }, [ %4 ],表示从shared memory中加...
1. ldmatrix指令的使用格式例子: ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x1.shared.b16 { %0 }, [ %1 ]; 直接看例子吧,例如这个指令ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x1.shared.b16 { %0 }, [ %1 ]; 这个PTX的指令呢? 他的意思就是让一个warp中的32个线程,从shared memory中加载1(x1)个8*8(m8n8)的矩阵...
每一行8个float16类型数据,正好128bit,使用LDS.128指令可一次加载,同时8x8的float16矩阵正好128Byte,而1次wavefront也能覆盖128Byte,具体情况我们后续再细说。 ldmatrix指令语法为 ldmatrix.sync.aligned.shape.num{.trans}{.ss}.type r, [p]; .shape = {.m8n8};指定矩阵大小 .num = {.x1, .x2, ....
// CHECK-SAME: ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x4.shared.b16 // CHECK: nvgpu.ldmatrix // CHECK-SAME: (i32, i32, i32, i32) %a_mat = ttg.local_load %a : !ttg.memdesc<32x16xf32, #shared, #smem> -> tensor<32x16xf32, #dot_operand_a> %b_mat = ttg.local_load %b : !ttg.me...
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2. ldmatrix指令的使用格式例子:ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x4.shared.b16 { %0, %1, %2, %3 }, [ %4 ] 这个例子使用更广泛,他的意思就是让一个warp中的32个线程,从shared memory中加载4个8*8的矩阵,矩阵的元素仍然是16位! 因此这个时候需要指定32个地址了,也就是thread0-thread31的%4寄存器需...
指令中.sync和.aligned的含义与mma中的相同,.sync代表ldmatrix会使执行线程等待,直到 warp 中的所有线程都执行相同的ldmatrix指令后才会继续执行。.aligned限定符表示,warp 中的所有线程必须执行相同的ldmatrix指令。 .shape代表一个指令加载的矩阵大小,根据不同的数据类型支持m8n8,m16n16和m8n16大小的矩阵。shape与...
;uint32_tsmem=__cvta_generic_to_shared(&sA(sx,sy));asm("ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x4....
指令ldmatrix.sync.aligned.x4.m8n8.shared.b16在加载数据时,前8个线程存half mat[16][16]中左上角sub_mat[8][8]的部分中的每一行的起始地址,即线程0保存8*8矩阵中的第一行的首地址,线程1保存88矩阵中第二行的首地址,……,线程7保存第8行的首地址。如果不做swizzle,左上角8\8矩阵中的第五行的的起...
结论：ldmatrix的优势是单指令可以实现从共享内存无bank conflict的加载4个局部8x8的矩阵并存储到不同lan...