CUDA编程示例：扭曲矩阵乘法的__nv_bfloat16GEMM计算

最新推荐文章于 2025-06-30 09:05:46 发布
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文章标签： 矩阵 线性代数 编程
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该博客介绍了使用CUDA编程执行扭曲矩阵乘法的示例，特别是通过__nv_bfloat16GEMM函数进行16位浮点数计算，以加速矩阵运算。文章详细阐述了矩阵尺寸定义、内存分配、数据传输、线程配置、内核执行以及结果回传的过程，同时提到了__float2bfloat16和__bfloat162float函数在数据类型转换中的应用。

CUDA编程示例：扭曲矩阵乘法的__nv_bfloat16GEMM计算

在本文中，我们将介绍一个使用CUDA编程实现扭曲矩阵乘法的示例。我们将利用CUDA的__nv_bfloat16GEMM函数来执行矩阵乘法操作。下面是完整的源代码示例：

#include <iostream>
#include <cuda.h>
#include <cuda_bf16.h>
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CUDA：扭曲矩阵乘法的__nv_bfloat16（E8M7）GEMM计算的实例
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12-21 631
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计算两个16位浮点型向量的标量积的实例
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09-20 198
然后，我们定义并配置CUDA核函数的执行配置，包括块的数量和每个块中的线程数量。在核函数中，我们首先计算当前线程的索引，并使用共享内存加载向量的元素。接下来，我们将给出一个示例的CUDA程序，用于计算两个16位浮点型向量的标量积。在上面的代码中，我们首先定义了向量的长度为1024，可以根据实际需求进行调整。函数中，我们首先定义并初始化向量A和B，并在设备上分配内存用于存储向量。请注意，上述代码中的一些变量和数组是示例，您需要根据您的实际需求进行相应的修改和调整。函数中，我们使用了CUDA核函数的。
CUDA原子操作【参加CUDA线上训练营】
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02-09 533
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用__nv_bfloat16GEMM计算扭曲矩阵乘法的例子
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08-23 239
需要注意的是，由于__nv_bfloat16GEMM方法目前只支持单精度浮点数与bfloat16格式的乘法，因此我们需要将COO格式的稀疏矩阵中的数值类型转换为bfloat16格式，并使用CUDA的half类型进行存储和计算。当然，许多情况下我们需要处理的都是大规模的矩阵，而这其中很多矩阵都非常稀疏，却需要耗费大量的存储空间和计算资源。在本文中，我们将结合NVIDIA提供的__nv_bfloat16GEMM方法，通过一个实例来演示如何采用基于扭曲矩阵乘法的方法来高效计算稀疏矩阵的矩阵乘法。
解决NX-AI/xlstm项目中bfloat16相关CUDA编译错误的技术指南
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CUDA编程之CUDA Sample-3_CUDA_Features-cudaTensorCoreGemm
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cudaSamples里面0_Simple里面有个关于fp16的例子，做fp16矢量的点积的。自己简单实现一个，做个对自己的测试。1、关于fp16定义CUDA 7.5 新特性介绍 -- FP16（即fp16是cuda7.5引入的，需要计算能力达到5.3或以上）16-bit Floating Point (半精度浮点)从 Tegra X1 开始，NVIDIA 的 GPU 将支持原生的 FP16 计算...
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可以看到移动位数=exponent-15= -2, 所以fraction的小数点需要往左浮动2位，fraction就编程了0.010101010101，计算结果为pow(2, -2) + pow(2, -4) + pow(2, -6)+pow(2, -8) + pow(2, -10)+ pow(2, -12) ≈ 0.333252。流程就把fp32的整数部分转为二进制，小数部分转为二进制，算出小数点浮动的位置。可以知道往左浮动了2位，所以exponent=13, 对应二进制为01101。
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陈开心的博客
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混合精度训练amp，torch.cuda.amp.autocast():
Drug discovery
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1 需要什么GPU： 在上面讲述了为什么利用混合精度加速，需要拥有 TensorCore 的GPU 0x02. 基础理论： 在日常中深度学习的系统，一般使用的是单精度 float（Single-Precision）浮点表示。在了解混合精度训练之前，我们需要先对其中的主角半精度『float16』进行一定的理论知识学习。 float vs float16 的组成bitmap 在上图可以看到，与单精度float（32bit，4个字节）相比，半进度float16仅有16bit，2个字节组成。天然的存储
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RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_SUPPORTED when calling `cublasGemmEx( handle, opa, opb, m, n, k, alpha_ptr, a, CUDA_R_16F, lda, b, CUDA_R_16F, ldb, beta_ptr, c, std::is_same_v<C_Dtype, float> ? CUDA_R_32F : CUDA_R_16F, ldc, compute_type, CUBLAS_GEMM_DEFAULT_TENSOR_OP)`
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