让一个 block 内的 thread 先从 Global Memory 中读取子矩阵块数据(大小为 BLOCK_SIZE*BLOCK_SIZE)并写入 Shared Memory 中; 在计算时,从 Shared Memory 中(重复)读取数据做乘累加,从而避免每次都到 Global 中取数据带来的高延迟影响。接下来让子矩阵块分别在矩阵 A 的行向以及矩阵 B 的列向上滑动,直到计算...
通用矩阵乘(General Matrix Multiplication,简称gemm)是深度学习框架的核心计算单元之一,广泛用于Convolution、Full connection、Matmul等算子实现。 GEMM示意图 上图中,LHS(left hand side)代表左矩阵,RHS代表右矩阵,[M, K]*[K, N],输出矩阵维度为[M, N]。卷积算子的计算方式通常使用im2col的方法转换成GEMM的形式。
【OpenAI单精度/半精度GEMM(通用矩阵乘法)实现】’Open single and half precision gemm implementations' by OpenAI GitHub: http://t.cn/RVlAZOt
对于相同尺寸的矩阵乘法,我们可以用Batched GEMM,它在PyTorch中得到了很好的支持。但是如果他们的尺寸不一样,不能stack到一起那么办?一种比较原始的方法就是做for循环。假如这样的矩阵有1000个,那么就可能要循环1000次,这意味着要调用1000次的cuda kernel,这种做法效率不高且开销比较大。另一种比较折中的做法就是...
Mixture Model应该简写成什么呢？另外，你可以自己简写为GMM也没人说你，作为属于你自己的标准 ...