首先我们构建了一个初级的GEMM kernel,它使用CUDA mma.sync指令来使用GPU tensor core单元,并对比了和cutlass算子的性能 上图展示了GEMM MMA的计算流程,蓝色部分代表1个block要计算的部分,蓝色部分下的每个小方块代表每个warp的计算部分,右侧青色部分代表每个warp的计算部分,青色部分下的每个小方块代表tensor core支持的...
HGEMM(Half-precision General Matrix Multiplication)半精度矩阵乘法在Nvidia GPU上Tensor Core硬件单元的加持下,可以在保持准确性的同时大幅提高计算速度,由此带来的性能优势可以显著改善深度学习中推理和训练任务的实现速度。 Tensor Core的出现为半精度矩阵乘法的优化带来了突破性的进展,在Nvidia GPU上使用Tensor Core来...
Tensor Core 计算全流程 矩阵进行GEMM计算前会先分块，并存储在GPU的全局内存中，这是GPU上最大的内存区域，专为处理计算中需频繁访问的海量数据而设计，确保高效的数据处理速度。计算前，程序将矩阵分块加载至共享内存，确保低延迟访问。共享内存是线程块内所有线程可访问的数据池，实现数据的高效共享与重用，优化...
cudaTensorCoreGemm 是一个利用 CUDA Tensor Cores 进行高效矩阵乘加运算(GEMM)的函数。Tensor Cores 是 NVIDIA GPU 中一种专门用于加速深度学习和高性能计算的硬件单元,特别擅长执行 4x4x4 的矩阵乘加运算。通过利用 Tensor Cores,cudaTensorCoreGemm 可以实现比传统 CUDA 核心更高的计算吞吐量和能效比。
NVIDIA CUDA定义Tensor Core为通用编程(General Programming)范式,旨在通过CUDA平台最大化Tensor Core的硬件效能。CUDA让开发者能够运用通用编程模型,精准调用Tensor Core功能,实现并行计算的高效运行,从而显著提升计算效率。 Tensor Core 的计算简化为 C = A * B,但面对大矩阵时,由于 Tensor Core 仅支持4x4的运算,需...
Tensor Core的运行方式似乎是NVIDIA GEMM计算层次结构的一个硬件实现的步骤，如CUTLASS（用于GEMM操作的CUDA C ++模板库）中所示。对于传统的CUDA核心，最后一步需要将warp tile结构分解为由各个线程拥有的标量和向量元素。使用WMMA API（现在表示张量核），所有这些都被抽象掉了，只剩下了需要处理的合作矩阵片段加载/...
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...
Tensor Core的使用为半精度矩阵乘法的优化带来了重大突破。通过调用Tensor Core和利用手写WMMA API以及MMA PTX CUDA HGEMM Kernel，性能调优工作得以实现，并与Cublas性能进行了比较。在256~16384维度之间，性能不低于Cublas性能的95%，某些情况下甚至超越Cublas。优化代码开源于cuda_hgemm。优化策略包括但不...
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。
Tensor Core 工作原理 在具体的运算过程中,Tensor Core 采用融合乘法加法(FMA)的方式来高效地处理计算任务。每个 Tensor Core 每周期能执行4x4x4 GEMM,64 个浮点乘法累加(FMA)运算。 如上图所示,在执行运算D=A*B+C,其中 A、B、C 和 D 是 4×4 矩阵。矩阵乘法输入 A 和 B 是 FP16 矩阵,而累加矩阵C...