回到tvm,如果只用一个storage align schedule,速度可能会快一些,这来源于你解决了wmma::load_matrix_s...
在我看的文章中,storage_align是针对GPUshared memory的一个优化,目的是为了减少同一个bank的访问冲突。在GPU中shared memory被分割成多个bank,这些bank可以被独立线程同时访问。Storage_align就是为了将数据和bank大小匹配,减少bank conflict的发生。AI芯片中也有类似的问题,只有尽量减少bank冲突的发生,才能最大化并行计算。
在我看的文章中,storage_align是针对GPU shared memory的一个优化,目的是为了减少同一个bank的访问冲突。在GPU中shared memory被分割成多个bank,这些bank可以被独立线程同时访问。Storage_align就是为了将数据和bank大小匹配,减少bank conflict的发生。AI芯片中也有类似的问题,只有尽量减少bank冲突的发生,才能最大化并行计...
Storage_align就是为了将数据和bank大小匹配,减少bank conflict的发生。AI芯片中也有类似的问题,只有尽量减少bank冲突的发生,才能最大化并行计算。 storage_align把stage对应的存储空间以factor为单位、以offset为偏置重新对齐,以避免GPU共享访问时的bank conflict,关于bank conflict可以参考2。 importtvm n =1024factor =...
116.第三步:对npu存储模块中的输入张量缓存区的最后一维按给定因子c=16对齐。具体可以运用存储对齐原语storage_align对第一、二步变换后张量缓存区的最后一维即c维按16对齐。 117.进一步地,上述步骤2042,包括: 118.步骤20421,以实现当前npu中的最优参数配置所对应的矩阵乘计算为目标,根据当前npu的硬件属性信息所表...
示例10: test_flatten_storage_align ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: import tvm [as 別名]# 或者: from tvm importplaceholder[as 別名]deftest_flatten_storage_align():m =8l =16A = tvm.placeholder((m, l), name='A') A1 = tvm.compute((m, l),lambdai, j: A[i, j], name='A1') ...
storage_align for shared memory alignment double_buffer UnrollLoop : more robust version of unroll loop, count maximum steps that can be unrolled. Full set of TOPI operators Introduce tvm.target to specify target options for compilation better. broadcast/ reduction operators pooling and global pool...
storage_align for shared memory alignment double_buffer UnrollLoop : more robust version of unroll loop, count maximum steps that can be unrolled. Full set of TOPI operators Introduce tvm.target to specify target options for compilation better. broadcast/ reduction operators pooling and global po...
storage_align.py upload example codes Dec 5, 2019 tensorize.py update programs Dec 6, 2019 tile.py update programs Dec 6, 2019 unroll.py update programs Dec 6, 2019 vectorize.py update programs Dec 6, 2019 Repository files navigation ...
--pass-config tir.disable_storage_rewrite=1 \ --pass-config tir.disable_vectorize=1 \ inference.onnx \ --output-format=mlf \ --model-format=onnx \ --input-shapes x:[1,3,224,224] \ --module-name=cls \ --output=cls.tar