CUTLASS项目推荐

CUTLASS项目推荐

cutlass CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/cutlass

项目基础介绍和主要编程语言

CUTLASS（CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines）是由NVIDIA开发的一个开源项目，主要用于实现高性能的矩阵-矩阵乘法（GEMM）及相关计算。该项目使用C++作为主要的编程语言，并充分利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行并行计算，以实现高效的GPU加速。

项目核心功能

CUTLASS的核心功能包括：

1. 高性能矩阵乘法（GEMM）：CUTLASS提供了多种模板抽象，用于实现不同层次和规模的矩阵乘法操作。这些模板抽象能够分解和优化数据移动，类似于cuBLAS和cuDNN中的实现策略。

2. 模块化设计：CUTLASS将矩阵乘法的各个部分分解为可重用的模块化组件，这些组件可以通过自定义的尺寸、数据类型和其他算法策略进行特化和调优。

3. 支持多种数据类型：CUTLASS支持多种数据类型，包括半精度浮点（FP16）、BFloat16（BF16）、Tensor Float 32（TF32）、单精度浮点（FP32）、双精度浮点（FP64）、整数数据类型（4b和8b）以及二进制数据类型（1b）。

4. Tensor Core支持：CUTLASS支持NVIDIA Volta、Turing、Ampere和Hopper架构中的Tensor Core，能够实现高效的warp同步矩阵乘法操作。

5. 卷积支持：通过隐式GEMM算法，CUTLASS能够实现高性能的卷积操作，利用其模块化的GEMM管道来构建卷积。

项目最近更新的功能

CUTLASS 3.6.0版本引入了以下新功能：

1. Hopper架构的结构化稀疏GEMM：支持FP16、FP8、INT8和TF32数据类型。

2. 卷积内核API重构：将CUTLASS 3.x卷积内核的API与GEMM内核的API对齐，使其不再是beta API。

3. 改进的混合输入GEMM和INT4xFP8比例模式查找表实现。

4. EVT节点支持：新增Top-K选择和softmax的EVT节点，并提供相应的GEMM示例。

5. 程序化依赖启动（PDL）：利用Hopper架构的新特性，加速两个连续内核的执行，并提供相应的文档。

6. 新的调试工具synclog：用于将内核中的所有同步事件记录到文件中，便于调试。

7. TMA启用的分组GEMM结尾：显著提升性能，并支持EVT。

8. SIMT启用的指针数组结尾。

9. 新的Ping-Pong内核调度：用于分组GEMM，以及其他优化。

10. CUTLASS分析器内核的新实例化策略：改进了实例化级别的文档。

11. 新的硬件支持：支持cutlass::bfloat16_t的比较和计算。

12. 修复了Windows上half_t的isnan使用问题。

通过这些更新，CUTLASS继续保持在高性能线性代数计算领域的领先地位，为开发者提供了强大的工具和灵活的模板抽象。

cutlass CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/cutlass