wgmma指令解析

最新推荐文章于 2025-05-31 19:23:21 发布
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分类专栏： CUDA和LLM通俗易懂技术站 文章标签： 算法 开发语言
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一 D的layout

上图中的T0{d0，d1}表示的是thread0中的寄存器0和寄存器1中是A矩阵ROW0 * B矩阵COL0和A矩阵的ROW0和B矩阵的COL1的结果，T1{d0，d1}表示的是thread1中的寄存器0和寄存器1中是A矩阵ROW0 * B矩阵COL2和A矩阵的ROW0和B矩阵的COL3的结果,T4{d0，d1}表示的是thread4中的寄存器0和寄存器1中是A矩阵ROW1 * B矩阵COL0和A矩阵的ROW1和B矩阵的COL1的结果

相当于是每个thread的寄存器都装有D矩阵不同位置的结果，这个寄存器的位置就可以知道他是来自于A矩阵的哪一行和B矩阵的哪一列 

deepGemm源码分析
youzjuer的博客
02-28 205
直接git clone源码：可以不下载cutlass，后续再安装* 将之前下载好的cutlass直接传到deepGemm中的third-party文件夹* 执行 python setup.py install即可完成安装* 执行python tests/test_core.py 完车测试，如果报错，则再安装一次（可能是缓存的问题）
NVIDIA A100 和 H100 硬件架构学习
qq_27763933的博客
08-04 2537
WGMMA指令的引入，合并SM里面的4个tensor core 效果类似于一个大的tensor core，减少load tensor次数（A/B tensor 共用），同时支持Tcore core 的inputs 来源于share memory（A100架构及之前的架构，inputs 必须from registers），具体的WGMMA指令inputA from registers or share memory，inputB must from share memory。
论文阅读：Benchmarking and Dissecting the Nvidia Hopper GPU Architecture
peakkizza的博客
03-05 3063
GDDR6X相比传统的GDDR6存储技术有更高的带宽和更快的数据传输速度，这使得GPU能够更有效地处理大规模的图形数据和复杂的计算任务。**HBM2e与传统的*GDDR（Graphics Double Data Rate）***内存相比，具有更高的数据传输速率和更低的功耗。HBM2e是HBM2（High Bandwidth Memory 2）的改进版本，旨在提供更高的内存带宽和更大的容量，以满足高性能计算和图形处理等领域的需求。**TLB的预测是指对TLB中将要发生的转换进行预测，以提高地址转换的效率。
DeepSeek开源Day2：DeepEP技术详解
weixin_43102784的博客
03-06 1802
包含测试脚本，如 test_intranode.py（节点内测试）、test_internode.py（节点间测试）和 test_low_latency.py（低延迟测试），以及 utils.py（工具函数）。1）在调度过程中，（a）IB 发送、（b）IB 到 NVLink 转发、（c） NVLink 接收由相应的 warp 处理。2）在合并过程中，（1） NVLink 发送、（2）NVLink 到 IB 的转发和累积、（3）IB 接收和累积也由动态调整的 warp 处理。
PTX mma 指令(如何在线程中的寄存器存放矩阵数据的理解）
qq_37592015的博客
03-30 1487
mma指令在计算1bit矩阵乘法时，怎么理解其中的线程中的寄存器对于矩阵数据的存放。
GPU深度学习性能的三驾马车：Tensor Core、内存带宽与内存层次结构
Baihai_IDP的博客
12-04 1102
今天，我们为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：Tensor Core、内存带宽和内存层次结构是影响 GPU 深度学习性能的几个最关键因素。 作者详细解析了矩阵乘法运算在深度学习中的重要性，以及 Tensor Core 如何通过特有的矩阵乘法计算单元极大地提升计算性能。同时，作者还分析了内存带宽对性能的制约作用，
DeepSeek系列 ----《DeepSeek-V3 - DeepSeek-V3 Technical Report》论文解析
Chown先森
05-13 62
我们提出了DeepSeek-V3，这是一个强大的混合专家MoE（Mixture-of-Experts）语言模型，具有671B个总参数，以及每个token激活37B参数。为了实现高效的推理和低成本的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力机制MLA（Multi-head Latent Attention）和DeepSeekMoE架构，这两种架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，
mma.sync.aligned.m16n8k16.row.col.f16.f16.f16.f16测试
Hi20240217的博客
08-09 1817
本文演示了如何按PTX指令文档中的layout格式要求,加载数据,执行mma指令,并且跟numpy对比结果的一致性
cuda学习资料汇总
youzjuer的博客
02-08 176
https://github.com/NVIDIA/cutlass/blob/main/examples/cute/tutorial/wgmma_sm90.cu https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/cutlass/CUTLASS%20Tutorial%3A%20Mastering%20the%20NVIDIA%C2%AE%20Tensor%20Memory%20Accelerator%20(TMA).md
DeepGEMM 论文和实现浅析(二)
陈锐的技术笔记
03-07 786
之前报错的原因正是由于 deep_gemm 代码尝试调用 TMA 相关的功能（例如 get_col_major_tma_aligned_tensor），而 RTX 4090 不支持这些操作，导致 result!= CUDA_SUCCESS 的断言失败。代码包含三个主要的测试函数，分别测试普通 GEMM、分组连续 GEMM 和分组掩码 GEMM 的功能。这两个函数将输入张量从 bfloat16 转换为 float8_e4m3fn (FP8 格式，4-bit 指数，3-bit 尾数，无 NaN)。
深度解读DeepSeek：开源周（Open Source Week）技术解读
造梦先森Kai的专栏
03-22 1748
深度解读DeepSeek：开源周（Open Source Week）技术解读。
DeepSeek发布开源第三弹！矩阵乘法驾上GPU并行马车【DeepGEMM】（小白版）
qq871325148的博客
02-26 1362
通过以上解析，我们了解了 DeepGEMM 代码的核心逻辑和高效运行机制。简而言之，DeepGEMM 利用了 CUDA 并行计算的强大威力，通过多线程分工合作（线程/线程块模型）和共享内存优化数据访问，以及硬件张量核心的加持，成功将矩阵乘法这一核心计算加速到极致。对于不熟悉 CUDA 的开发者，DeepGEMM 的实现提供了一个宝贵的参考：它展示了如何组织线程、内存和计算以充分发挥 GPU 性能，以及如何在降低数值精度的同时保持计算准确性和稳定性。
DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？
interpromotion的博客
02-26 589
专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。Deep GEMM 通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术，显著提升计算速度，适用于 GPU、CPU 等硬件平台。
DualPipe深入浅出：没有分布式训练基础也能看懂的DualPipe全方位讲解
Paper weekly
03-09 1164
©PaperWeekly 原创 · 作者 |张逸骅单位 |密歇根州立大学博士生研究方向 |可信人工智能过去的两周里，DeepSeek 在社交媒体上宣告这是他们的开源周（OpenSourceWeek），并连续五天放出了多款软件库。前段时间分别发布了 FlashMLA（高效 Hopper GPU MLA 解码核）、DeepEP（面向 MoE 的专家并行通信库）以及 DeepGEMM（支持 FP8...
【DeepSeek开源周】Day 3：DeepGEMM 学习笔记
蓝海星梦的博客
03-18 957
DeepGEMM 是一个专为 NVIDIA Hopper 架构设计的高效 FP8 矩阵乘法库，支持普通和混合专家模型（MoE）分组矩阵乘法，通过简洁的实现和即时编译技术，实现了高性能和易用性。 官方开源代码链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
探秘FBGEMM：高性能低精度矩阵运算库
gitblog_00046的博客
05-15 684
探秘FBGEMM：高性能低精度矩阵运算库 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ FBGEMM（Facebook General Matrix Multiplication）是一个专为服务器端推理设计的低精度、高效率的矩阵乘法和卷积库。它不仅提供了小批量大小的高效低精度矩阵乘法，还支持诸如行向量量化和异常感知量化等减少精度损失的技术，以实现极致的计算性能。 项目介绍 FB...
DeepSeek 开源狂欢周（三）DeepGEMM深度技术解析 | 高效 FP8 矩阵运算库
OpenCSG的博客
02-28 863
在 DeepSeek 开源周 的第三天，DeepSeek 团队为大家带来了一个重磅开源项目——DeepGEMM。作为一款专为 DeepSeek-V3/R1 模型训练和推理设计的高效 FP8 矩阵运算库，DeepGEMM 不仅在性能上表现卓越，还在设计上保持了简洁与高效的平衡，为大规模 AI 模型的计算提供了强大支持。今天，我们将详细解读这一开源项目，探索它背后的技术创新与应用价值。是一个针对进行高度优化的开源库，特别适用于等大规模深度学习模型的训练与推理。随着人工智能模型参数的不断增长，尤其是。
leetcode hot100刷题日记——33.二叉树的层序遍历
最新发布
weixin_54248223的博客
05-31 645
题目描述情况1：不确定行数和列数情况2：已知行数和列数情况3：已知行数但不知道列数情况4：已知列数但不知道行数。
wgmma的benchmark
02-14
### wgmma 性能基准测试 对于 wgmma 的性能基准测试，通过引入来自不同领域的提示，如编码、数学、写作、角色扮演和问答，在强化学习过程中优化模型表现[^1]。这种方法不仅使模型更贴合人类偏好，还特别提升了在可用监督微调数据有限情况下的基准测试成绩。 具体到 wgmma 基准性能测试方面，可以构建一系列评估指标来衡量其效能： - **响应时间**：测量从请求发出到接收到第一个字节的时间间隔。 - **吞吐量**：单位时间内处理的请求数量或完成的任务数量。 - **资源利用率**：CPU 使用率、内存占用等硬件资源消耗状况。 - **准确性**：输出结果与预期目标之间的吻合程度。 为了执行这些测试，通常会设计专门的脚本来模拟真实环境中的负载条件，并收集上述各项指标的数据进行分析。下面是一个简单的 Python 脚本示例用于记录每次查询所需的时间： ```python import time def measure_performance(func): start_time = time.time() result = func() end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time print(f"Function {func.__name__} took {elapsed_time:.4f} seconds to complete.") return result @measure_performance def perform_wgmma_task(): # 这里放置具体的 wgmma 任务逻辑 pass ```
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