公开课 | PTX与CUDA:性能、兼容性与生态系统——中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室副研究员、中科加禾资深顾问赵家程 278 0 56:02 App 【InfiniTensor】清华大学系列训练营-大模型与人工智能系统训练营 并行编程语言(CUDA)(四)CUDA 优化 SoftMax ...
GEMM 优化: 双缓冲 (Prefetch) 和 Bank Conflict 解决前言本文主要是对 深入浅出GPU优化系列:GEMM优化(一) - 知乎, 深入浅出GPU优化系列:GEMM优化(二) - 知乎 以及 深入浅出GPU优化系列:GEMM优化(三) - … 矩阵乘法内核优化CUDA杂谈 自动总结:
fnmain(){let(x,y)=gen_data();letstart=Instant::now();do_cuda(&x,&y);println!("cuda elapsed: {:.2?}",start.elapsed());letstart=Instant::now();do_ndarray_linalg(&x,&y);println!("linalg elapsed: {:.2?}",start.elapsed());} 通过cargo run --release 运行结果如下: [[0.89437...
CHECKCUDAERROR(cudaStreamCreate(&master_stream)); CHECKCUDAERROR(cudaMallocAsync((void **)&d_a, sizeof(int8_t) * m * k, master_stream)); CHECKCUDAERROR(cudaMallocAsync((void **)&d_b, sizeof(int8_t) * k * n, master_stream)); CHECKCUDAERROR(cudaMallocAsync((void **)&d_c, ...
确保cuBLAS库已经正确安装,并且版本与CUDA版本相匹配。可以通过在终端中运行 cublas -V 来检查cuBLAS的版本。 如果cuBLAS库版本与CUDA版本不匹配,可能需要重新安装或更新cuBLAS库。检查代码中的cuBLAS函数调用: 仔细检查你的代码中调用 cublasLtMatmul 函数的部分,确保所有传递给函数的参数都是正确的。这包括矩阵的尺寸...
在PyTorch中,我们可以通过将张量移动到GPU上,使用torch.cuda.matmul函数来加速计算。此外,我们还可以利用PyTorch提供的向量化操作和并行化技术来进一步优化性能。通过以上与ChatGPT的对话,我们可以深入了解PyTorch中matmul函数的原理、应用和优化。在实际应用中,我们应该根据具体需求选择合适的矩阵乘法函数,并采取相应的优化...
rand(512, device='cuda', dtype=torch.half) out = torch.nn.functional.linear(x, w, b) out_cpu = torch.nn.functional.linear(x.cpu(), w.cpu(), b.cpu()) self.assertEqual(out, out_cpu, atol=5e-3, rtol=5e-3) self.assertEqual(out, out_cpu, atol=5e-3, rtol=8e-3) a = ...
void setGrid(int n, dim3 &blockDim, dim3 &gridDim){ // Reg Block // cudaDeviceSetSharedMemConfig(cudaSharedMemBankSizeEightByte); // cudaDeviceSetCacheConfig(cudaFuncCachePreferEqual); blockDim.x = TS/WPT; blockDim.y = TS/WPT; gridDim.x = n / TS; gridDim.y = n / TS; if(n...
cuBLAS 库自 CUDA 11.0 开始已自动利用 Tensor Core 加速运算，cuBLASLt 并非唯一使用 Tensor Core 的途径。是否使用 Tensor Core 由库自行决定，无需用户显式指定。此外，cuBLAS 库也支持 INT8 矩阵乘法，如 cublasGemmEx API，有兴趣的读者可进一步了解。cublasLtMatmul 函数实现矩阵乘法和加法运算，...
Triton简化了CUDA的编程过程,因为手写CUDA算子高性能但灵活性不足,往往需要比较大的学习成本才能写出高性能的kernel,例如对于CUDA学习者来说需要了解GPU体系结构知识,然后上手学CUDA基本语法,再通过例子逐步学习性能优化方法,最后才能写出靠近CUTLASS性能的kernel(另,你的nvcc编译器跟NVIDIA内部的比还差一截),距离cuBLAS的...