Tensor Core主要是用来计算矩阵乘,这个视频我们打开矩阵乘的具体计算来看看Tensor Core如何通过提供独立的硬件模块加速矩阵乘GEMM。既然有独立硬件那么会涉及到指令流水的编排和硬件的架构图。除了硬件以外,很重要的是软件如何对硬件进行编程?让我们一起了解这些疑问吧。
NVIDIA H100 Tensor Core GPU securely accelerates workloads from Enterprise to Exascale HPC and Trillion Parameter AI.
常见的Warp Level的指令有Tensor Core所提供的核心的矩阵计算 DMMA, HMMA,IMMA DMMA指令 其中DMMA表示Double Matrix Multiply Accumulate,其可以完成双精度(double)的矩阵乘累加运算,图三展示了DMMA指令计算的逻辑空间和,其中lane-10所提供的寄存器,Tensor Core可以完成如图中D = AB + C的矩阵计算,其要求该矩阵的...
The math mode must be set toCUBLAS_TENSOR_OP_MATH. Floating point math is not associative, so the results of the Tensor Core math routines are not quite bit-equivalent to the results of the analogous non-Tensor Core math routines. cuBLAS requires you to opt-in to the use of Tensor Core...
注意,这个例子并没有针对高性能进行调整,主要是作为 API 的演示。为了获得更好的性能, MIG ht 应用于此代码的优化示例,请查看 CUDA 工具箱中的cudaTensorCoreGemm示例。为了获得最高的生产性能,应该使用 cuBLAS 代码,如上所述。 标题和命名空间 WMMA API 包含在mma.h头文件中。完整的名称空间是nvcuda::wmma::...
cuBLAS：这是 NVIDIA 首选的库，可直接访问 Tensor Core 并提供最大性能。“这是自 CUDA 诞生以来一直存在的、基本的工具，即线性代数 API，”CUDA 架构师Stephen Jones在 GTC 的演讲中说道。cuBLAS 提供了利用 GPU 性能的最简单方法。它自动配置 Tensor Core，开发人员无需调整参数，cuBLAS 开箱即用。CUTLASS：更...
DPX Instructions Hopper's DPX instructions accelerate dynamic programming algorithms by 40X compared to CPUs and 7X compared to NVIDIA Ampere architecture GPUs. This leads to dramatically faster times in disease diagnosis, real-time routing optimizations, and graph analytics. NVIDIA H100 Tensor Core ...
GPGPU架构基本符合Load Store架构的定义(有一点不符合的是常量内存),由于GPU为了提高内存的访问效率和数据局部性,内存层次相较于传统的CPU架构会多一些,所以其Load/Store指令也区分为全局内存(global memory)、共享内存(shared memory)、寄存器溢出或者局部动态寻址数组引入的Local Memory以及针对Tensor Core数据搬运的指令...
For improved performance in HPC, AI, and data analytics, the NVIDIA A100 Tensor Core GPUs, which are based on the most recent Ampere architecture, offer several new features over the NVIDIA Tesla V100 GPUs. For deep learning applications and GPU computing running on single or multi-card GPU ...
CUTLASS:更底层的 CUTLASS 库为编码人员提供了 C++ 和 Python 接口,以便使用 GPU 的 Tensor Core。开发人员可以控制 Tensor Core 的使用,这意味着开发人员的工作量更大。CUTLASS 与自动执行该过程的 cuBLAS 不同。NVIDIA 正在为 Python 开发人员构建更多工具以访问 CUTLASS,这是一项最新开发且正在进行中的工作。“你...