PyCUTLASS enables one to declare, compile, and run GEMMs, convolutions, and grouped GEMM operators with nearly the same configuration space as CUTLASS's C++ interface. While this flexibility enables one to achieve the similar levels of functionality as available in CUTLASS's C++ interface, it ...
今天开源的项目名叫 DeepGEMM,是一款支持密集型和专家混合(MoE)GEMM 的 FP8 GEMM 库,为 V3/R1 的训练和推理提供了支持,在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能。 具体来说,DeepGEMM 是一个旨在实现简洁高效的 FP8 通用矩阵乘法(GEMM)的库,它采用了 DeepSeek-V3 中提出的细粒度 scaling ...
The functionality of CUTLASS has also been extended to include grouped and depthwise separable convolution, fused kernels for layernorm and multihead attention, and optimizations to grouped GEMM. Additionally, CUTLASS 2.11 takes advantage of new features on NVIDIA's Hopper architecture, including 2x ...
SyntaxError: Non-ASCII character '\xe4' in file test.py on line 3, but no encoding declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details 说明:在程序里面直接打印中文,会报语法错误,这是因为Python默认编码是ASCII,无法处理其他编码。 如果想打印中文,需要声明编码为utf-8,上面也有写...
+75 −45 examples/56_hopper_ptr_array_batched_gemm/56_hopper_ptr_array_batched_gemm.cu +77 −28 examples/57_hopper_grouped_gemm/57_hopper_grouped_gemm.cu +2 −2 examples/57_hopper_grouped_gemm/CMakeLists.txt +2 −2 include/cute/arch/copy_sm80.hpp +177 −0 include...
分享50个最有价值的图表【python实现代码】。 目录 准备工作分享51个常用图表在Python中的实现,按使用场景分7大类图,目录如下:一、关联(Correlation)关系图 1、散点图(Scatter plot) 2、边界气泡图(Bubble plot with Encircling) 3、散点图添加趋势线(Scatter plot with linear regression line of best fit) 4、...
运行Python程序时,先编译成字节码并保存到内存中,当程序运行结束后,Python解释器将内存中字节码对象写到.pyc文件中。 第二次再运行此程序时,先回从硬盘中寻找.pyc文件,如果找到,则直接载入,否则就重复上面的过程。 这样好处是,不重复编译,提供执行效率。
#新增一个平均值,即所有非空df3['平均月薪']的平均值 s3 = pd.Series(data = {'平均值':df3['平均月薪'].mean()}) result3 = grouped3.mean().append(s3) #sort_values()方法可以对值进行排序,默认按照升序,round(1)表示小数点后保留1位小数。 result3.sort_values(ascending=False).round(1) 3...
Python’s interfaces for processing XML are grouped in the xml package. 带分隔符的文件仅有两维的数据:行和列。如果你想在程序之间交换数据结构,需要一种方法把层次结构、序列、集合和其他的结构编码成文本 XML是最突出的处理这种转换的标记(markup)格式,它使用标签(tag)分个数据,如下面的实例文件menu.xml所...
MMHA optimization for MQA and GQALoRA optimization: cutlass grouped gemmOptimize Hopper warp specialized kernelsOptimize AllReduce for parallel attention on Falcon and GPT-JEnable split-k for weight-only cutlass kernel when SM>=75Documentation Add documentation for new builder workflow For...