在代码中实现如下 intmain(intargc,constchar*arg[]){//硬件架构检查boolnotSupported=false;if(!(__CUDACC_VER_MAJOR__>=11)){std::cerr<<"NVIDIA Ampere Tensor Core operations must be compiled with CUDA 11.0 Toolkit or later."<<std::endl;notSupported=true;}cudaDevicePropprops;cudaError_terror=cu...
我们分析使用 Tensor Core 的 HGEMM 的性能,并指出大矩阵 HGEMM 的主要瓶颈是存储带宽,包括 DRAM、L2 cache 以及 shared memory。 我们在 NVIDIA 的 Turing GPU 上基于 Tensor Core 实现了 HGEMM,同时在 RTX2070 和 T4 上评估其性能。在大矩阵上,我们实现的 HGEMM 相比较于 cuBLAS 10.1 上基于 Tensor C...
Tensor Core作为NVIDIA GPU的核心硬件，通过CUDA编程模型的WMMA（Warp级矩阵乘加）API得到完美支持。该API专为Tensor Core设计，让开发者在CUDA程序中直接解锁硬件加速潜力。利用WMMA API，开发者不仅能高效执行矩阵乘法累积操作，还能轻松管理数据加载、存储及同步，实现性能与效率的双重飞跃。在GEMM软硬件分层中，数据复...
值得注意的是，每个 SM Sub-Core 内含有两个 4x4x4 Tensor Core。Warp Scheduler 向 Tensor Core 发送矩阵乘法 GEMM 运算指令。Tensor Core 接收来自寄存器文件的输入矩阵（A、B、C），执行多次 4x4x4 矩阵乘法操作，直至完成整个矩阵乘法，并将结果矩阵写回寄存器文件(Register File)中。如上图所示，最上面是共享...
具体而言，Tensor Core采用半精度浮点数（FP16）进行运算输入和输出，同时利用全精度浮点数（FP32）进行中间结果的存储和计算，既保证了计算的精确性又实现了计算效率的最大化。❒ 并行处理能力的提升 此外，与传统的CUDA Core相比，Tensor Core在并行处理能力上更胜一筹，每个时钟周期内能执行更多的GEMM运算，等效...
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。
此外,每个 Sub-Core 中还设有 Warp Scheduler,它负责有效调度执行计算单元的工作。数据被存储在寄存器中,通过高效的调度和数据流,实现快速并行的数据处理和计算过程。 值得注意的是,每个 SM Sub-Core 内含有两个 4x4x4 Tensor Core。Warp Scheduler 向 Tensor Core 发送矩阵乘法 GEMM 运算指令。Tensor Core 接收来...
为了让张量核心（Tensor Core）能发挥作用，得先把卷积运算转换成矩阵乘法。这就要用到图像到矩阵列（Im2Col）的操作了，把图像数据和卷积核变成矩阵，然后用通用矩阵乘法（GEMM）来算，速度自然就上去了。就好比把一堆食材切成小块，更容易炒熟。最后，还得说说编程的事儿。英伟达提供了运算统一设备架构（CUDA） ...
在Tensor Core 中一个矩阵乘的计算,也就是所谓的 GEMM,其实一次只能计算一个小的矩阵块。在实际的运算中,也就需要把矩阵 A 切分出来一个小块,把矩阵 B 也切分出来个小块,算出来一个小的矩阵 C,如下图所示。 那这个时候在整体的软件编程的时,就会沿着每一个维度,如上图的 N 维和 K 维进行拆分为小的矩...
对于CUDA c++的CUTLASS来说，情况更是如此，因为它的WMMA API支持旨在为广泛的应用程序启用Tensor CoreGEMM操作。从根本上说，NVIDIA深度学习硬件加速的发展与cuDNN（以及cuBLAS）的发展有很大关系。让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点（IEEE-754 FP16）而非单精度浮点（FP32）进行深度...