TLDR: 这篇文章主要是从理论的角度分析了英伟达H100增加 Tensor Memory Accelerator (TMA) 硬件带来的计算效率提升。 从没有Tensor core 处理器, 到有tensor core 处理器, 再到有 TMA, 矩阵乘法硬件计算效率的分别提升。这篇文章主要是参考Tim的博客 [3]和自己的理解。 Tensor Core 介绍
Tensor Memory Accelerator 在第 4 代 Tensor Core 中，一个显著的创新是引入了 Tensor Memory Accelerator（简称 TMA），这一功能被称为增量内存加速。这一技术的出现，极大地提升了数据处理效率，为高性能计算领域注入了新的活力。对比 A100 与 H100 的 SM 架构图，如上图所示，我们可以发现二者在结构上并没有...
更为重要的是,H100 中新增了 Tensor Memory Accelerator,这一硬件化的数据异步加载机制使得全局内存的数据能够更为高效地异步加载到共享内存,进而供寄存器进行读写操作。 传统的 Warp-Level 编程模式要求所有线程都参与数据搬运和计算过程,这不仅消耗了大量的资源,还限制了计算规模的可扩展性。而单线程 schedule 模型则...
Tensor Memory Accelerator 分布式共享内存和 warp group 编程模式 第五代 Tensor Core(Blackwell) 自Volta 架构时代起,英伟达的 GPU 架构已经明显地转向深度学习领域的优化和创新。2017 年,Volta 架构横空出世,其中引入的张量核心(Tensor Core)设计可谓划时代之作,这一设计专门针对深度学习计算进行了优化,通过执行融合乘...
Tensor Memory Accelerator 在第4 代 Tensor Core 中,一个显著的创新是引入了 Tensor Memory Accelerator(简称 TMA),这一功能被称为增量内存加速。这一技术的出现,极大地提升了数据处理效率,为高性能计算领域注入了新的活力。 对比A100 与 H100 的 SM 架构图,如上图所示,我们可以发现二者在结构上并没有太大的差...
Tensor Memory Accelerator 在第4 代 Tensor Core 中,一个显著的创新是引入了 Tensor Memory Accelerator(简称 TMA),这一功能被称为增量内存加速。这一技术的出现,极大地提升了数据处理效率,为高性能计算领域注入了新的活力。 对比A100 与 H100 的 SM 架构图,如上图所示,我们可以发现二者在结构上并没有太大的差...
在第4 代 Tensor Core 中,一个显著的创新是引入了 Tensor Memory Accelerator(简称 TMA),这一功能被称为增量内存加速。这一技术的出现,极大地提升了数据处理效率,为高性能计算领域注入了新的活力。 对比A100 与 H100 的 SM 架构图,如上图所示,我们可以发现二者在结构上并没有太大的差异。然而,由于工艺制程的...
从Volta中的第一代,支持基本的4x4x4矩阵乘法,到最新的Hopper中的第四代,引入了新的数据格式如FP8和创新特性如TMA(Tensor Memory Accelerator)和WGMMA(Wide GEMM Matrix Multiply Accumulate)。这些特性旨在增强数据移动、SM间通信和并行矩阵乘法,显著提高深度学习工作负载的性能和效率。本指南还涉及实用的优化技术,如...
RTX 30 Ampere和RTX 40 Ada系列的 GPU 还支持在全局内存和共享内存之间进行异步传输。H100 Hopper GPU通过引入 Tensor Memory Accelerator(TMA)单元进一步扩展了这一功能。TMA 单元同时结合了异步拷贝和索引计算,因此每个线程无需再计算下一个要读取的元素,而是可以专注于进行更多的矩阵乘法运算。具体如下所示。
RTX 30 Ampere和RTX 40 Ada系列的 GPU 还支持在全局内存和共享内存之间进行异步传输。H100 Hopper GPU通过引入 Tensor Memory Accelerator(TMA)单元进一步扩展了这一功能。TMA 单元同时结合了异步拷贝和索引计算,因此每个线程无需再计算下一个要读取的元素,而是可以专注于进行更多的矩阵乘法运算。具体如下所示。