// Standalone matmul implementation for quick prototyping and testing // clang-17 -O2 -mno-avx512f -fopenmp -march=native matmul.c -o matmul.out && ./matmul.out #include <immintrin.h> #include <math.h> #include <stdint.h> #include <stdio.h> #include #define MEM_ALIGN 64 #define...
C_buffer[1][5]); blockA_packed += MR; blockB_packed += NR; } if (m != MR) { for (int j = 0; j < n; j++) { _mm256_maskstore_ps(&C[j * M], masks[0], C_buffer[0][j]); _mm256_maskstore_ps(&C[j * M + 8], masks[1], C_buffer[1][j]); } } else ...
迭代获取C矩阵分片的过程分为同步和异步两种模式: 同步:执行完一次Iterate后执行一次GetTensorC,需要同步等待C矩阵分片获取完成。 异步:调用Iterate后,无需立即调用GetTensorC同步等待,可以先执行其他逻辑,待需要获取结果时再调用GetTensorC。异步方式可以减少同步等待,提高并行度,开发者对计算性能要求较高时,可以选用该...
matmul_custom_do(blockDim, stream, aDevice, bDevice, cDevice, workspaceDevice, tilingDevice); 由于Matmul API都是从Vector侧发起的,按照Cube Core和Vector Core的配比1:2,在Matmul tiling计算中需要按照2倍的blockDim数切分,因此Tiling代码中,设置Tiling API按照40个核进行数据切分,如下代码所示。 int usedCor...
可以看到,矩阵A和B的乘积矩阵C被正确地计算出来了。 总结: 矩阵乘法是线性代数中的一项重要运算,它在图像处理、机器学习、物理模拟等领域都有广泛的应用。在Python中,我们可以使用numpy库中的matmul函数来实现矩阵乘法运算。矩阵乘法的规则是通过将两个矩阵的对应元素相乘再求和得到新的矩阵。矩阵乘法的应用非常广泛,对...
3、在ABC矩阵可以全部放进L2cache的情况下,Matmul的L2cache write_cache_miss < C矩阵的总cache line数,r0/r1_read_cache_miss < A矩阵和B矩阵的总cache line数。这是怎么做到的,是否有方法可以将数据提前预加载到L2 cache使得cache miss变少?陈辉 帖子 4 回复 912 您好,问题已收到,分析中 1楼回复于...
Matmul算子实现的功能是矩阵乘法,通过Ascend C算子编程语言优化该算子的实现逻辑,可以使其在昇腾AI处理器上获得更优的执行性能。希望通过本案例的讲解,可以为开发者优化昇腾Cube类算子性能带来启发。 本案例以矩阵维度M = 4096,N = 5120,K = 4096,输入数据类型half,输出数据类型float,输出格式是ND为例,性能验证...
Matmul算子实现的功能是矩阵乘法,通过Ascend C算子编程语言优化该算子的实现逻辑,可以使其在昇腾AI处理器上获得更优的执行性能。希望通过本案例的讲解,可以为开发者优化昇腾Cube类算子性能带来启发。 本案例以矩阵维度M = 4096,N = 5120,K = 4096,输入数据类型half,输出数据类型float,输出格式是ND为例,性能验证...
matmul的反向传播,一、前言这里只张贴代码,如果想看原理请看:**TensorFlow学习网站:**http://c.biancheng.net/view/1886.html二、代码实现思路这里只搭建了一层隐含层神经网络,大体如下:2.1代码前向传递这里以4->3->2讲解:I矩阵为输入,W矩阵为权值矩阵,输出
1. 给定矩阵A和B的乘积C,已知A的维度为2x3,C的维度为2x2,求B的维度以及B的具体元素,使得A和B能相乘得到C。 2. 设有矩阵X和Y,使得它们的乘积Z = XY,已知Z为3x4矩阵,X为3xN矩阵,求N的可能值以及X和Y的具体形式。 3. 已知矩阵P(3x2)和矩阵Q(2x4)相乘得到矩阵R(3x4),如果R的元素为特定值,求P...