第一个的所有值都是nan的原因可能是2708个数字相乘和相加会达到一个太大的数字。
第一个的所有值都是nan的原因可能是2708个数字相乘和相加会达到一个太大的数字。
理解RuntimeWarning: invalid value encountered in matmul警告的含义: 这个警告意味着在执行矩阵乘法(matmul)时,输入矩阵中包含了无法参与数学运算的无效值,如 NaN(不是一个数字)或 Inf(无穷大)。这些值会破坏矩阵乘法的数学定义,导致运算结果不确定或无效。 分析导致该警告出现的可能原因: 输入...
Cycles per update: -nan Cycles per cacheline: 0.000000 Loads per update: 1 Stores per update: 0 Load bytes per element: 8 Store bytes per elem.: 0 Instructions: 1093750016 UOPs: 937500000 --- 通过benchmark测试出load的内存带宽是18.95GByte/s,和理论带宽基本一致。 通过CPUFP,可以计算出在Hygon...
std::isnan(ai) || std::isnan(bi)) { LOG(kDefLog, kError, "Mismatch at index %d: %f != %f", i, ai, bi); return false; } } return true; }} // namespace gpu#endif0 comments on commit 23dd96e Please sign in to comment. ...
if !iszero(β) # Secial case this because Base.FastMath.mul_fast(NaN, false) = NaN @turbo for K in indices((z, x, y), 2), J in indices((z, x, y), 1) zⱼₖ = zero(eltype(z)) for I in indices((x, y), (2, 1)) zⱼₖ += x[J, I] * y[I, K] end ...
在PyTorch中,矩阵相乘操作最初是通过matmul函数实现的。然而,随着技术的不断发展,PyTorch团队引入了更高效的矩阵相乘算法——GEMM(General Matrix Multiply)来取代matmul函数,从而提高了计算效率和性能。本文将介绍这一进化过程,并给出相应的代码示例。 matmul与gemm的区别...
nan 4319.717 ampere_fp16_s16816gemm_fp16_128x128_ldg8_f2f_stages_32x5_tn ├─ 167.197 411.009 matmul_kernel [M=8192, N=8192, K=512] ├─ 168.232 408.481 matmul_kernel_persistent [M=8192, N=8192, K=512] └─ 177.137 387.946 torch [M=8192, N=8192, K=512] └─ nan 387.946 ...
使用cublas）似乎受到精度问题的困扰。更接近于提高精度的是通过原生方式实现matmul：
The BLAS implementation always has a lot of calculations to figure out how to distribute the kernel to its worker threads (and maybe just finding the size of scratch-space needed). The most probably issue is that one of those calculations causes a NaN to be created where it just doesn't ...