softmax的高效CUDA编程和oneflow实现初步解析

本文深入探讨了softmax的CUDA实现,通过分析oneflow的源代码,介绍了blockAllreduce和warpReduce的概念及其优化手段。针对[4,1200,700]等特殊案例,提出了自适应线程块形状、寄存器优化等方法,以提高计算速度,与pytorch自带的softmax进行了对比,并展示了不同优化版本的代码实现。" 133223049,19671515,使用jQuery动态移除元素readonly属性,"['jQuery', '前端开发', 'HTML', '属性操作']

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本文参考了添加链接描述,其中oneflow实现softmax的CUDA编程源代码参考链接添加链接描述
关于softmax的解读以及CUDA代码实现可以参考本人之前编写的几篇文章添加链接描述添加链接描述添加链接描述
下面这个图片是之前本人实现的softmax.cu经过接入python接口,最终和pytorch自带的softmax对比的数值结果,可以看出本人之前编写的softmax算法在大部分情况下速度都比pytorch快,但是面对[4,1200,700],[700,1200,24]这样的张量却出现明显的时间差异,因此本人接下来的算法都会围绕这几个特殊案例进行分析和加速。

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