计算访存比

最新推荐文章于 2023-06-20 15:38:57 发布
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分类专栏： CUDA学习
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  1. https://blog.youkuaiyun.com/king_lu/article/details/54021280
    分析算法的计算访存比

    加减乘除都算一次操作（连续的乘加操作算一次）；单次访存算一次操作（如果会用到非连续数据，那么要按cacheline长度算,因为机器实际会按照cache line读取数据）；

  2. https://a1exwang.com/untitled-2/

AI模型在专用加速器上的性能分析指标
Briwisdom的博客
01-04 1870
AI模型在专用加速卡上性能分析大概流程： 1）先计算模型本身的计算访存比，得到模型理论算力带宽需求。 2）根据处理器本身支持的操作字节比（算力，带宽），确认模型在该处理器上的性能表现类型。 3）根据专用加速器内部架构的内存和计算并行性的设计，分析AI模型运行时的schedule，估算得到模型在加速卡上的执行周期。
随机生成稀疏矩阵_面向异构众核超级计算机的大规模稀疏计算性能优化研究
weixin_39670246的博客
12-08 652
点击上方蓝字关注我们面向异构众核超级计算机的大规模稀疏计算性能优化研究胡正丁,薛巍清华大学计算机科学与技术系，北京 100084论文引用格式：胡正丁,薛巍.面向异构众核超级计算机的大规模稀疏计算性能优化研究[J].大数据, 2020, 6(4):40-55.HE X B, JIANG J H.Research on performance optimization for large...
带宽与访问量的计算方式
08-12
假设理想的速度是能够为每个连接提供40KB/S的带宽，而此刻同时有1000 人向服务器发出请求，那么1000*40/1024=39M的带宽就可保证计设中的速 度。 您可以参考“百度”， 百度的并发量大约是2万左右，百度的每个页面处理时间大约是0.01s。 也就是说百度每秒大约是100万访问量，每小时是3亿访问量左右，每天是50亿访问量到100亿访问量之间。 或者您可以参考新浪。 他们已经有很成熟的默式可以支持上万的并发。至于20万的并发，您可以慢慢研究。 “20万同时在线人数”不等于“20万并发”... 像优快云这样几乎所有人都只挂着个“在线”的状态十分钟半小时甚至更久才刷新一次的，20万是很虚的数字...可能并发不过几百... 而20万并发是个可怕的数字，地球上没有哪台单独的服务器可以承受... 另外...任何一款网游有“20万同时在线人数”都可以上新闻了，那得一大堆服务器伺候着...而QQ号称同时在线人数过亿，但大部分人都挂着不说话基本没有流量，即使这样也得一大堆服务器伺候着...
计算模型的计算量，参数量，访存量
qq_42019881的博客
05-24 2006
计算量是模型所需的计算次数，反映了模型对硬件计算单元的需求。计算量一般用(Operations) ，即计算次数来表示。由于最常用的数据格式为 float32，因此也常常被写作(Floating Point Operations)，即浮点计算次数。PyTorch 有不少工具可以模型计算量，但需要注意的是这些工具有可能会遗漏一些算子的计算量，将其计算量算成 0，从而导致统计的计算量跟实际计算量有轻微的偏差，不过大多数情况下这些偏差影响不大。
【深度笔记】模型理论性能计算调研
参谋谋的博客
10-10 2472
深度学习模型计算量，访存量和性能评估调研
GEMM矩阵计算中共享内存的存取
weixin_55035144的博客
06-20 346
而若一个 thread 并不只计算一个结果，而是计算 4x4=16个结果，就要从A和B中分别取出4个数据，共8个数据。访存比变为16/8=2，是上面的4倍。C矩阵为128*128大小的矩阵。C矩阵被分成了四份，每份的尺寸都为4*4，使用同一个线程计算这四份4*4大小区域的FMA计算。计算一次 FMA（乘累加）为一次运算，而各读取 A 和B中一个元素为1+1=2次运算。注意，这里将全局内存中的A矩阵存入共享内存smemA中时进行了矩阵转置。
判定程序属于计算密集和访存密集的方法
并行时代
01-04 4527
分析程序是计算密集（compute intensive）还是访存密集（Memory intensive） 1）算出机器的单核峰值性能 主频*SIMD宽度*2（如果存在乘加指令）， CpuPeak 2）测出机器峰值带宽 用streaming测出实际带宽峰值，但是该峰值是所有处理器核的总和，需要除以实际物理核数（超线程不算），算出峰值带宽，MemPeak 3）分析算法的计算访存比 加减乘除
并行计算访存模型的内存访问一致性与容错性：确保计算稳定性
[并行计算访存模型的内存访问一致性与容错性：确保计算稳定性](https://racetools.com/wp-content/uploads/2020/03/GraphByDriver-1024x536.png) # 摘要 并行计算作为提升计算性能的关键技术，其访存模型的有效性对...
并行计算访存模型实战指南：提升内存带宽的5大策略
本文对并行计算中的内存带宽优化进行了系统探讨，涵盖了并行计算访存模型的理论基础、内存带宽提升策略、高级并行计算访存模型应用以及性能测试与分析等方面。通过深入分析内存层次结构与缓存一致性、访存模式、并行...
并行计算访存模型的性能测试与调优：如何快速解决问题
并行计算访存模型是提高大规模计算效率的关键技术，本文综述了并行计算访存模型的基础理论、性能测试方法、调优策略以及优化工具和框架。首先介绍了并行计算的核心概念、分类和应用场景，阐述了访存模型的定义及其对...
CUDA GEMM 理论性能分析与 kernel 优化
CV_Autobot的博客
04-01 3263
作者|李少侠 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/441146275?点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【CUDA】获取CUDA实战书籍！GEMM（General Matrix Multiplication，通用矩阵乘法）是并行计算中经典的计算密集型应用，也是入...
如何加速矩阵乘法——优化GEMM (CPU单线程篇)
sinat_22510827的博客
07-22 8173
矩阵乘法GEMM(Generalmatrixmultiply)是一个被广泛使用的基础算法，各种领域都需要应用，例如神经网络的核心计算任务就是矩阵乘法，交易中的各种信号计算也可能用到矩阵乘法。因此矩阵乘法的效率是极其关键的。关于如何优化矩阵乘法，我准备写一个较短的系列博文，包括CPU单线程篇、CPU多线程篇、GPU篇。原本计划还有一个稀疏矩阵乘法篇，由于这学期毕业前也没有时间把GPU篇做到满意，因此，稀疏矩阵篇就没了，GPU篇也很不完整。如果日后有时间且有那冲动可能会补上（大概率没有）。...
判定程序属于计算密集和访存密集的方法|
weixin_43893890的博客
08-13 1801
分析程序是计算密集（compute intensive）还是访存密集（Memory intensive） 1）算出机器的单核峰值性能 主频*SIMD宽度*2（如果存在乘加指令）， CpuPeak 2）测出机器峰值带宽 用streaming测出实际带宽峰值，但是该峰值是所有处理器核的总和，需要除以实际物理核数（超线程不算），算出峰值带宽，MemPeak 3）分析算法的计算访存比 加减乘除都算一次操作（连续的乘加操作算一次）；单次访存算一次操作（如果会用到非连续数据，那么要按cacheline长度算
端侧模型性能优化——Flops与访存量的坑
turned的博客
05-01 5458
一、当下比较流行的轻量级模型以及其优化策略 在学术界中，往往使用Flops来评估模型算力，其优化也是针对这一方面来优化的 MobileNet：将传统conv替换为DWconv与PWconv，降低Flops，DW+PW = 传统conv，但是所需要的Flops更低，在论文中，V3Flops低于V2，且效果更好一些； octConv： 将传统conv替换为octConv，可以进一步降低Flops，其原理为卷积得到的特征中，存在高频特征与低频特征，而低频特征在卷积时可以降低分辨率，在论文中，ocv-mobi
访问Cache和主存的效率计算问题
热门推荐
Bing's Blog
09-28 2万+
第一，看命中率的定义：CPU欲访问的信息已经在Cache中的比率称之为命中率。 设程序在执行期间，Cache的命中次数是Nc,访问主存的次数是Nm,则命中率H = Nc / (Nc+Nm)平均访问时间Ta = Htc + (1-H)tm.看一道习题理解两种策略的不同：同时访问Cache和主存，Cache命中时中断访存 || 先访问Cache,没有时在访问主存调入Cache再从Cache中拿数
Stencil计算-CPU
zongy17的博客
12-23 4322
基于Arm架构的CPU版Stencil计算 涵盖:串行优化,MPI并行,OpenMP并行,MPI+OpenMP混合并行 清华大学 《高性能计算实验》课作业二
利用roofline模型分析异构系统算力VS带宽
tugouxp的专栏
08-23 752
roofline模型用于描述在计算平台的算力和带宽的限制下，程序所能达到的理论性能上界。可以看到，roofline模型的纵轴为可达算力：其中A I AIAI为访存比，B W BWBW为带宽。如果把带宽比作水管，把算例比作流过水管的水流，可以形象展示如下：针对这种划分，我们大概可以将模型分为两类：1.算力未发挥型的,对应爬坡图.2.带宽未发挥型的,对应roof图.3.在转折点处，既不浪费带宽，也不浪费算力，算是一个平衡，是不是纳什均衡？...
操作系统中的『访存次数』
零碎@流年絮语 的博客
01-04 8197
页式存储：（2次） 第一次，访问内存中的页表，利用逻辑地址中的页号查找到物理块号，与逻辑地址中的页内偏移拼接形成物理地址； 第二次：得到物理地址后，再一次访问内存，存取指令或者数据。 段式存储：2次（同上） 段页式存储：（3次） 第一次：访问内存中的段表，查到页表的起始地址 第二次：访问内存中的页表，找到页帧号，形成物理地址 第三次：得到物理地址后，再一次访问内存，存取指令或者数据 多级页表 若页表划分为N级，则需要访问内存N+1次。 若系统有快表，则在快表命中时，只需访问1次内存即可。 引入快表： 因为把
Cache性能分析例题1：失效率和平均访存时间计算例题（附带详细分析）
hanmo22357的博客
11-08 4350
利用下表所列的数据（分离Cache和混合Cache每1000条指令的失效次数），比较指令Cache和数据Cache容量均为16KB的分离Cache与容量为32KB的混合Cache，哪种Cache的失效率更低？：题目中已经给出分离Cache的命中时间为1个时钟周期，而混合Cache中Load和Store指令（也就是访存指令）的命中时间为2个周期，其他指令的命中时间为1个时钟周期，因此命中时间根据题目条件也完全已知。如果一条指令是访存指令，那么这条指令还需要额外进行一次数据访存以从内存中取出数据，因此。
智能计算系统访存优化
最新发布
03-23
### 智能计算系统的访存优化技术方案 #### 1. 减少数据搬运 通过减少不必要的数据传输来降低带宽消耗和延迟。这可以通过重用中间结果实现，例如在矩阵乘法操作中缓存部分结果而不是每次都重新加载输入数据[^3]。此外，在深度学习框架中，利用局部性原则（时间局部性和空间局部性）可以显著减少内存访问次数。 #### 2. 缩短数据访存延时 为了缩短数据从存储器读取的时间，通常采用分层存储架构以及预取机制。现代硬件支持高速缓冲区（Cache）、高带宽显存（HBM）等技术，这些都可以用来加速频繁使用的数据获取速度[^2]。另外，软件层面还可以通过对程序代码进行调整，比如循环变换、阻塞算法设计等方式让处理器更高效地处理连续的数据块。 #### 3. 负载均衡 确保整个系统内的资源得到均匀分配是非常重要的一步。这意味着不仅要在单个设备内部平衡工作量，还需要跨多个GPU或其他并行计算单元之间合理划分任务。这样做的目的是防止某些部件过载而导致整体性能下降。 #### 4. Operator 层面优化 针对特定类型的运算符(Operators)，如卷积(Convolution)或注意力机制(Attention)，开发专门的编译工具链可以帮助进一步提升效率。AStitch就是一个例子，它专注于解决Transformer模型中存在的复杂依赖关系问题，从而提高这类高度访存密集型工作的完成速率[^4]。 ```python def optimize_memory_access(data, cache_size): """ Optimize memory access by reusing cached data. Parameters: data (list): The dataset to process. cache_size (int): Size of the cache. Returns: list: Processed results with optimized memory usage. """ result = [] cache = {} for i in range(len(data)): key = hash(tuple([data[i]])) % cache_size if key not in cache: # Simulate loading from main memory into cache cache[key] = compute_expensive_operation(data[i]) result.append(cache[key]) return result def compute_expensive_operation(x): """Simulates an expensive computation.""" import time time.sleep(0.1) # Pretend this is a heavy operation return x * x ``` 上述Python伪代码展示了如何通过简单的缓存策略减少重复计算带来的开销，这是实际应用中一种常见的减少数据搬运的方法之一。 ---
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