CS217 2_BLAS Hardware Accelerators for Machine Learning

本文探讨了设计加速机器学习的硬件架构,重点介绍了BLAS库的不同级别及其在高性能计算中的应用。文章深入分析了GEMM算法的优化方法,包括递归GEMM、分块GEMM及GEMM微内核等技术,并讨论了定制化与通用设计在提升GEMM效率方面的区别。

Goal

Design of hardware architectures for accelerating Machine Learning (ML)
课程目的设计加速ML的硬件结构
仅用于学习目的,有学习参考知乎严同学笔记内容

BLAS, Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS)

BLAS

在这里插入图片描述
BLAS库是经典的高性能科学计算数学库接口标准,大部分超算用户在编程时都会调用BLAS库,同类型的线性代数库还有LAPACK以及intel的MKL等等。其中gotoBLAS库和openblas是开源的,

可以下源码来看,BLAS分为3个Level,Level1是向量-向量操作,比如向量加、向量乘等;Level2是矩阵-向量操作;level3是矩阵-矩阵操作。

BLAS Level3

在这里插入图片描述
BLAS Level3的核心实现是基于GEMM,IBM的算法和Power处理器架构能够很好的支持,并且有Fortran版本的BLAS库。

BLAS的复杂度

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