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  • GEMM caching - 知乎 - 知乎专栏
    我在gemm入门中提到了一篇 GEMM 优化论文,它描述了如何分解 A 和 B 来计算 C。本节打算反向描述,如果要高效地计算 C,如何分解 A 和 B?
  • [CUDA 学习笔记] GEMM 优化: 双缓冲 (Prefetch) 和 Bank Conflict 解决
    本文详细解析了在CUDA矩阵乘(GEMM)优化中,双缓冲策略如何通过预取和并行读写数据来掩盖访存延迟,以及如何通过解决BankConflict问题提高性能,包括对SMEM和寄存器管理的优化。
  • GEMM算子优化 | Johney Zheng
    GEMM算子优化 GEMM优化的核心在于: 提高Cache命中率,设计更好的数据排布(Tiling) 提高并行度,充分利用指令向量化和多核并行 先看一个native的实现:
  • Optimize GEMM step by step - TianYu GUOs homepage
    一步步优化GEMM系列,每次引入一个优化概念并对比性能变化 点击每个标题链接跳转到对应github仓库 总体思路 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
  • CUDA SGEMM优化笔记 - linn-ylz. com
    本篇博客记录了最近学习的 CUDA 单精度 GEMM 算法的优化过程。 GEMM 算法是指 General Matrix Multiplication 算法,可以说是大多数线性代数算法的基础,也是目前热门的深度学习中最常用的基础计算,因此优化 GEMM 算法对于许多的应用有着重大意义。
  • CUDA GEMM优化策略:提升并行计算性能的实用指南
    在众多并行计算任务中,矩阵乘法(gemm)因其广泛的应用和计算密集性成为了cuda优化的重点。本文将介绍一系列cuda gemm优化策略,帮助读者提升程序的性能。
  • 深入浅出GPU优化系列:GEMM优化(二) - 知乎专栏
    本篇是通用矩阵乘法(gemm)优化的第二部分,主要来说说具体的代码,并做一个详细的解析。 第一部分主要是讲了一些原理,如果没有看过的读者可以去看看,链接在下面。
  • GEMM优化计算流程 - CSDN博客
    英伟达a100 gpu的理论fp16算力达312 tflops,但未经优化的gemm实现往往只能达到理论值的10-30%。本文通过**saxpy基准分析→gemm优化层次→逼近硬件极限**的递进式路径,揭示cuda性能调优的核心方法论。


















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