如何优化GEMM：矩阵乘法的深度探索与实践

如何优化GEMM：矩阵乘法的深度探索与实践

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

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安装指南

本教程提供了对不同硬件平台上的GEMM（矩阵乘法）优化方法的详尽指导。以下是针对各后端的基本安装与配置步骤：

通用步骤

1. 选择后端: 根据您的需求选择对应的后端（如armv7, aarch64, CUDA等），并进入该目录。

2. 修改Makefile: 初次运行前，在Makefile中将OLD和NEW设置为相同的实现版本，例如对于aarch64：

   cd aarch64
   sed -i 's/OLD := /OLD   := MMult_4x4_10\nNEW := MMult_4x4_10/g' makefile
   

3. 编译与运行: 执行make run编译指定的新实现，并将输出重定向至output_new.m。

4. 结果分析: 使用Python绘制性能图表，首先安装必要的库：

   cd .. # 返回项目根目录
   python3 -m pip install -r requirements.txt
   python3 plot.py
   

各后端特定要求

• armv7/aarch64: 确保拥有适合的Linux开发环境（如Raspberry Pi、RK3399或AWS ARM服务器）。默认ARCH:=native，直接编译运行即可。

• aarch64 int8: 需额外关注边界处理和量化细节，推荐参考chgemm，它已集成到ncnn中。

• x86: 调整自FLAME项目，但面向SSE且为列主序，需要针对性调整以适配实际场景。

• CUDA: 必须手动安装CUDA驱动和nvcc，并确保系统中有OpenBLAS作为基准库。

• Vulkan: 依赖于kompute库，具体构建详情见vulkan分支的文档。

• CUDA int4: 正在开发中，敬请期待详细指南。

项目的使用说明

• 学习路径: 针对不同的后端，提供了知乎专栏中的入门教程，从基础到进阶优化策略。
• 实验对比: 通过修改Makefile中的实现标识符，可以轻易切换和比较不同算法的性能差异。

项目API使用文档

本项目更侧重于教学与优化策略而非提供成型的API库。每个后端的实现都包含在相应的.c或.cpp文件中，如MMult_4x4_10.c，开发者应直接查看这些源码文件，学习如何调用核心函数以及其内部逻辑。

项目特性与差异

• 硬件适配: 不同硬件平台有专用优化，尤其是处理边界情况和利用特定指令集（如SSE、NEON、CUDA tensor cores）。
• 性能可视化: 结果输出和Python脚本配合，便于直观理解不同实现的性能差异。
• 开源许可证: 项目遵循GPLv3许可证，允许自由使用、修改和分发，但在遵守相应条款的前提下。

通过深入学习此项目，开发者不仅能提升矩阵运算的效率，还能掌握跨平台性能优化的关键技巧。无论是嵌入式设备还是高性能计算领域，本项目都是宝贵的资源库。

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