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。
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...
cuBLASLt:此库介于 cuBLAS 和 CUTLASS 库之间,并为 Tensor Core 提供不同级别的控制。“CUTLASS 实际上调用中间的那个,cuBLASLt,你也可以自己访问。这是一个公共库。它提供了高级 API,你可以真正控制 Tensor Core 所做工作的更多方面,”Jones 说道。cuBLASLt 具有用于 GEMM 库的高级 API,为混合精度计算打开了大...
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:更底层...
总的Tensor core数量为:108*4=432,对应总的浮点操作数量为432*256*2=221184. 当前A100主频在1.41Ghz左右,所以总算力等于221184FLOP *1.41Ghz=312TFLOPS,与nvidia给出的官方算力吻合。 (具体引用:Comparing total GPU performance, not just SM-level performance, the NVIDIA A100 Tensor ...
在SM数量提升、Tensor Core性能提升、Transformer Engine、运行时脉提升等多重改良下,H100能在特定应用场景下带来6倍于A100的运算性能。H100 GPU的另一大特色笔者在先前也曾提到,就是它具有相当大的使用弹性与扩展性,从最基本的SXM模块版本与H100 PCIe Gen 5 GPU运算卡,到集成Connectx-7网络芯片的H100 CNX运算...
在使用了 TensorCore 的kernel实现中,映射到最内层对应的是 mma instruction。Ampere 架构以前,内层的 ...
H100在本身运算架构提升与FP8资料类型的协助下,与前代A100相比能够提升6倍Tensor Core资料吞吐量。 H100与A100在各种不同资料类型的运算性能对照表,可以看到同类型下H100有1.5~3.2倍的性能,而H100搭配全新的FP8可以带来较A100搭配FP16达6.4倍的性能表现。
T4 introduces the revolutionary TuringTensor Coretechnology with multi-precision computing to handle diverse workloads. Powering breakthrough performance from FP32 to FP16 to INT8, as well as INT4 precisions, T4 delivers up to 40X higher performance than CPUs. ...
上面介绍的第四代 Tensor Core 和 Transformer Engine 对于 H100 的计算性能(Compute Performance)提升尤为重要,如下图所示: 图13 H100 计算性能改进 DPX 指令 NVIDIA H100 新推出的 DPX 指令可以将动态规划(Dynamic Programming)的性能提高多达 7 倍,可大大加快疾病诊断、物流路径优化和缩短图分析的时间。