GEMM vs GEMV

最新推荐文章于 2025-09-22 16:07:33 发布
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博客主要围绕GEMM和GEMV进行比较，并介绍了它们在TensorFlow中的实现，还提及了row major相关内容，聚焦于信息技术领域的矩阵运算及框架实现。
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

OneDNN GEMM(AVX FP32)算法浅析
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深度神经网络模型包含的计算密集型算子一般为Dense、MatMul以及Conv。对于推理引擎，其执行Dense以及MatMul算子时，一般都会调用该引擎的GEMM或者GEMV（BatchSize等于1）实现；执行Conv算子时，虽然推理引擎一般存在更好的策略，如Winograd、NCHWxC等，但大多数推理引擎也会提供GEMM策略并在一定条件下选择并执行。当卷积核各个维度...
AI芯片：高性能卷积计算中的数据复用
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随着深度学习的飞速发展，对处理器的性能要求也变得越来越高，随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片。卷积计算是神经网络中最重要的一类计算，本文分析了高性能卷积计算中的数据复用，这是AI芯片设计中需要优化的重点之一，具体思路如下：1.数据复用的动机2.存储-计算分离框架下，针对卷积计算的优化思路3.针对卷积计算的硬件架构设计分析4.已经面临的挑战和解决方向5.神经网络中数据复用的未来。
cublas_benchmarks：一些测试gemm和gemv性能的基准
02-17
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GEMM详解
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m0_49133355的博客
09-22 1118
GEMM是的缩写，即通用矩阵乘法。A, B, C: 这三个都是矩阵。A 的维度是m x k，B 的维度是k x n，C 的维度是m x n。α (alpha)和β (beta): 这两个是标量（也就是普通的数字），用于对矩阵运算的结果进行缩放和累加。A * B: 这是标准的矩阵乘法，结果是一个m x n的矩阵。: 将矩阵乘法的结果 A*B 中的每个元素都乘以标量 α。β * C: 将原始矩阵 C 中的每个元素都乘以标量 β。: 最后，将前两项的结果相加，更新矩阵 C。标准矩阵乘法。
BLAS之GEMM和GEMV
永远飞翔的鸟
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【亲测免费】 FastGEMV：加速矩阵-向量乘法计算的高效工具
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04-02 1167
FastGEMV：加速矩阵-向量乘法计算的高效工具 项目介绍 FastGEMV 是一个开源项目，提供了一系列内核函数，用于实现 GEMV（矩阵-向量点积）的高速度计算。这一项目对于深度学习、科学计算以及大数据处理等领域中的矩阵运算具有重要的优化作用，能显著提升相关应用的性能。 项目技术分析 FastGEMV 采用了 CUDA 进行 GPU 加速计算，支持不同数据类型的矩阵和向量计算，包括： 矩阵...
GEMM 、GEMV分别是什么？
08-19
**GEMM** 和 **GEMV** 是 BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms，基础线性代数子程序）库中定义的两个核心函数，广泛用于高性能计算、深度学习、科学计算等领域。它们分别用于执行矩阵乘法和向量乘法操作。 --- ...
GEMM优化、并行优化、算子优化，从BLISlab项目入手！
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08-22 3700
GEMM优化在深度学习、科学计算等领域都有重要意义，本文通过视频、文字、转载等各种方式，让你对gemm有一个系统的、全面的、深入的认识。
CUBLAS性能基准测试：Gemv与Gemm性能评估
标题和描述表明本文件集涉及的内容为使用CUBLAS库进行GEMM（通用矩阵乘法）和GEMV（通用矩阵向量乘法）性能基准测试。CUBLAS是NVIDIA提供的CUDA运行时库中的一个库，专门用于优化在NVIDIA GPU上运行的线性代数计算。...
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cuda-使用cuda并行加速实现之gemv.zip
04-24
在CUDA（Compute Unified Device Architecture）中，我们利用GPU（图形处理器）的强大并行...对于更复杂的矩阵运算，如GEMM（General Matrix Multiply Matrix），CUDA也提供了cuBLAS库，可以直接调用高度优化的实现。
学习BLAS库 -- GEMV
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02-12 6100
函数语法: XGEMV( TRANS, M, N, ALPHA, A, LDA, X, INCX, BETA, Y, INCY)功能： matrix vector multiply BLAS level 2 functionC语言版(f2c)DGEMV源代码：/* -- translated by f2c (version 19940927). You must lin...
ndarray-blas-gemv:用于 ndarray 的 BLAS Level 2 GEMV（矩阵向量乘法）
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ndarray-blas-gemv 用于BLAS Level 2 GEMV（矩阵向量乘法） 用法 gemv( alpha, A, x, beta, y ) 为标量 alpha、矩阵 A、向量 x、标量 beta 和向量 y 计算y <- alpha * A * x + beta * y y。 结果在向量 y 中被覆盖。 所有其他输入不变。 例子 var gemv = require ( 'ndarray-blas-gemv' ) var A = ndarray ( [ 1 , 2 , 5 , 3 ] , [ 2 , 2 ] ) , x = ndarray ( [ - 4 , 7 ] ) , y = ndarray ( [ 3 , - 2 ] ) gemv ( - 4 , A , x , 2 , y ) // Result: y = [-34, -8] 要使用 A 的
Nvidia CUDA Core-CUDA HGEMV优化
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10-10 1128
在深度学习模型特别是LLM（Large Language Model）的推理优化中，HGEMV（Half-precision General Matrix Vector Multiplication）半精度矩阵向量乘法的优化日趋重要。然而Cublas没有提供直接计算HGEMV的API，只能使用cublasGemmEx等相关API来间接调用Tensor Core计算HGEMV。
【CUDA】Sgemm单精度矩阵乘法（上）
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DNN库中matmul分析和设计
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08-23 666
matmul函数是深度学习中最基本的函数，表示两个张量矩阵相乘，底层主要是通过GEMM和GEMV实现，GEMM即为矩阵乘矩阵，GEMV为矩阵乘向量。GEMM在深度学习中是十分重要的，全连接层以及卷积层基本上都是通过GEMM来实现的，而网络中大约90%的运算都是在这两层中。而一个良好的GEMM的实现可以充分利用系统的多级存储结构和程序执行的局部性来充分加速运算。参数说明order存储方式：CblasColMajor或者CblasRowMajortransA矩阵A是否转置transB。
caffe常用的矩阵操作函数详解
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0.一些函数 caffe_cpu_gemm 函数： template &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;typename Dtype&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; void caffe_cpu_gemm(const CBLAS_TRANSPOSE TransA, const CBLAS_TRANSPOSE TransB, const int M, const int N, const int K,
LLM领域首次实现量化推理自由！字节开源ABQ-LLM，效果和性能双SOTA
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09-24 1211
大型语言模型（LLM）为自然语言处理带来了革命性的变化，但在推理过程中却受到大量内存和计算需求的限制。PTQ 提供了一种很有前景的解决方案，但它也面临着一些挑战，例如低位量化导致的性能下降，以及主流 GPU 的整数支持有限导致的计算效率低下。我们提出的任意位量化方案 ABQ-LLM 是一种新型的 PTQ 方法，可以解决上述问题。ABQ 支持任意位量化权重和激活，并使用二进制表示执行矩阵计算。
LLM时代中的AI推理优化
世事难料，保持低调
06-15 8013
毫无疑问，AI是当下最热的话题之一，而大模型又是当前AI的主角。几年前，正当深度学习进入瓶颈时，以GPT为首的LLM的横空出世让之似乎又找到了“第二增长曲线”。当模型规模大到一定程度时，它所表现出来的涌现能力（Emergent ability）是之前在小模型中所不曾见过的。这种大模型所特有的推理、计算等能力给我们带来了无穷的想象空间。但是，它的代价是模型和以往模型相比增大了成百上千倍。要玩大模型十亿参数基本是个入门级门槛，上百亿才算像点样。各个大公司为了争夺大模型的话语权，更是将大模型越“卷”越大。
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