如何优化GEMM：深入理解并提升矩阵乘法效率

如何优化GEMM：深入理解并提升矩阵乘法效率

how-to-optimize-gemm row-major matmul optimization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/how/how-to-optimize-gemm

项目基础介绍

本项目**如何优化GEMM**是一个致力于探索和优化不同硬件架构下GEMM（Generalized Matrix Multiply）性能的开源教程。它由C++为主要编程语言驱动，辅以C、CUDA等，覆盖了广泛的计算平台，包括ARM（如armv7、aarch64）、CUDA、Vulkan、甚至实验性的int4处理。项目不仅适合想要深入了解底层优化的技术人员，也适用于那些寻求在特定硬件上最大化矩阵运算效率的开发者。

核心功能

• 跨平台兼容性：支持从嵌入式系统如Raspberry Pi到高端GPU的多种环境。
• 针对性优化：提供了针对各种架构的GEMM实现，如针对aarch64的缓存优化策略，以及对x86结构的高性能SSE指令集应用。
• 全面教学资源：包含了入门级到进阶的教程，涵盖CUDA、Vulkan等现代计算技术的正确使用方法。
• 性能评测工具：引入了如megpeak等工具来测量硬件极限性能，辅助开发者进行效果评估。

最近更新的功能

截至最后查看日期，项目进行了重要更新，特别是在2023年8月加入了针对AArch64的CMake配置和mperf工具的支持，允许开发者通过-DMPERF_ENABLE=ON选项开启性能监控。这表明项目正向更易于构建和更细粒度的性能分析方向发展。此外，WIP（正在进行的工作）中的CUDA int4支持预示着项目正探索非常规数据类型下的矩阵乘法优化，拓展了在低比特深度计算领域的可能性。

此项目不仅是一个代码库，也是高性能计算领域的一份宝贵教学资料，对于希望掌握高效矩阵运算技术的开发者来说，是一处不可或缺的学习和参考资源。

how-to-optimize-gemm row-major matmul optimization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/how/how-to-optimize-gemm