mma相对wmma有更好的性能，主要是其更接近底层的SASS吧，需要在执行mma之前需要明确每个线程负责的数据。...
mma相对wmma有更好的性能，主要是其更接近底层的SASS吧，需要在执行mma之前需要明确每个线程负责的数据。...
PTX通过版本迭代平滑过渡硬件升级: PTX 6.0:基础WMMA指令(Volta) PTX 7.0:稀疏矩阵支持(Ampere) PTX 8.0:FP8与动态缩放(Hopper) 向后兼容的实现黑科技 通过虚拟寄存器重映射实现在新架构上运行旧PTX: Turing运行PTX 5.0代码时,自动将warp.sync转换为bar.sync Hopper执行PTX 7.0的WMMA时,启用兼容模式(损失15%性能)...
从CUDA Toolkit Documentation v9.0（Volta架构）开始，CUDA 9.0支持Volta架构，同时兼容Pascal、Maxwell、Kepler等架构。在PTX ISA Version 6.0中，仅开始支持wmma指令，用于计算矩阵乘法。CUDA Tensor Core Operations在Volta架构中，主要特点是Tensor Cores执行的运算为D = AxB + C，其中A、B、C、D...
Nvidia架构与CUDA、PTX的版本演进概述如下：1. Volta架构 CUDA 9.0：支持Volta架构，同时兼容Pascal、Maxwell、Kepler等架构。 PTX ISA Version 6.0：开始支持wmma指令，用于计算矩阵乘法，主要特点是Tensor Cores执行的运算为D = AxB + C，其中A、B、C、D均为4x4矩阵。2. Turing架构 CUDA 10.0：...
性能代价的量化分析...通过版本迭代平滑过渡硬件升级: PTX 6.0:基础WMMA指令(Volta) PTX 7.0:稀疏矩阵支持(Ampere) PTX 8.0:FP8与动态缩放(Hopper) 向后兼容的实现黑科技...通过虚拟寄存器重映射实现在新架构上运行旧PTX: Turing运行PTX 5.0代码时,自动将warp.sync转换为bar.sync Hopper执行PTX 7.0的WMMA时,启用...
Warp-level Matrix Store Instruction: wmma.store 9.7.15.3.5. Warp-level Matrix Multiply-and-Accumulate Instruction: wmma.mma 9.7.15.4. Matrix multiply-accumulate operation using mma instruction 9.7.15.4.1. Matrix Fragments for mma.m8n8k4 with .f16 floating point type 9.7.15.4.2. Matrix ...
随着计算统一设备架构(CUDA)的持续演进,PTX语言逐步加入了对TensorCore操作的直接支持,例如wmma.load、wmma.store等矩阵运算指令,为深度学习推理提供底层支持。 学习资源构建应当遵循阶梯式路径:从CUDA官方PTX手册掌握基础语法,通过分析nvcc编译器生成的PTX中间文件理解代码转换逻辑,利用NsightCompute进行指令级性能分析。实践...
Warp-level Matrix Store Instruction: wmma.store 9.7.15.3.5. Warp-level Matrix Multiply-and-Accumulate Instruction: wmma.mma 9.7.15.4. Matrix multiply-accumulate operation using mma instruction 9.7.15.4.1. Matrix Fragments for mma.m8n8k4 with .f16 floating point type 9.7.15.4.2. Matrix ...
JohannesGaesslercommentedFeb 1, 2025 This PR replaces the WMMA-based CUDA FlashAttention kernel with a kernel that instead uses PTX instructions to access tensor cores. These kernels are typically used for batch sizes >> 1 but also for batched inference. The principle of the new kernel is th...