如果您使用的是GNU编译器，可以将变量值设置为GNU；如果您使用的是Intel编译器，可以将变量值设置为SEQ。确认变量设置后，点击“确定”保存更改，并关闭所有的窗口。...然后，我们使用NumPy创建了一个随机的1000x1000的矩阵。接下来，我们使用np.dot函数进行矩阵乘法运算。最后，打印运算结果。...通过设置MKL_THREADING_LAYER环境变量为'GNU'，我们将使用GNU OpenMP线程进行并行计算，而不依赖于MKL库的线程支持。...MKL利用英特尔处理器上的向量化指令和多核并行处理能力，通过高度优化的算法和数据布局来实现高性能计算。...MKL库的主要功能包括：线性代数函数：MKL提供了一系列高速的矩阵和向量操作函数，如矩阵乘法、矩阵-向量乘法、矩阵分解（LU、Cholesky、QR等）、特征值和特征向量计算等。
在小批量下，cuDNN 改善了卷积算法不能并行化足够的线程以充分利用 GPU 的问题。...传统的算法如预计算的隐式 GEMM（一般矩阵-矩阵乘法）最优化为大规模输出矩阵，而它的默认并行化策略并不能启用足够的线程块，因此批量大小在输出矩阵的一个维度中是一个乘法因子。...最新版本的 cuDNN 通过分裂出额外的维度而改进了该算法，这也就减少了每一个线程块的计算总量，并允许启用更多的线程块来提升 GPU 使用率和性能。 另外一个主要的改进就是降低精确度的浮点运算操作。...可配置的、可编程的三个硬件单元：矩阵乘法器单元、标准缓存和激活单元驱动了这些特殊设计的指令高效执行。矩阵乘法器单元是一个大规模并行矩阵处理器，它能在单个时钟周期内进行成百上千次矩阵运算（乘法和加法）。...众所周知，在大部分前沿的 DNN 架构中，全连接层会被过参数化。许多研究专注在全连接层的压缩，要么是使用哈希函数随机地桶分化（bucketizing）连接权重，要么是通过矢量量化压缩。
我们改进时可以添加 –no-alias 编译器选项来允许矢量化，不然标量实现将会慢10倍左右。表1中列出了 9216 x 9216 的矩阵运行矢量化 benchmark multiply1的结果。...对于benchmark测试来说，数据结构化且在线程之间平均分布可以很容易消除 NUMA 的影响。我们只需要把线程绑定到某个 CPU 核上，并让每个线程初始化a，b和c矩阵。...CPU部分代码 在数据初始化函数中，数组乘法应该分配到各线程，在乘法函数中以相同的方法相乘。...在初始化函数中，数组除以大小为 msize / numt 的块，这个块是指矩阵的大小除以线程数。矩阵的大小除以线程数 msize/numt。在图10中的乘法函数中也执行了同样的操作。...图19 带宽域 数据分块 通过修改乘法算法来减少 CPU stall 进而减少数据延迟。我们希望运行在本地插槽上的线程访问三个矩阵中的所有数据。数据分块是一种普遍使用的修改方式（如图20）。
上面的 LinkedInstances 用于将动画模块化，具体使用可以参考 Animation Blueprint Linking，PostProcessAnimInstance 主要用于进行 IK 计算...，如果无法并行，就在这里使用主线程来完成计算， // 一般来说都会使用并行计算，不会在这里直接执行 bool bShouldImmediateUpdate = /* ... */; if(bShouldImmediateUpdate...) { // 这个分支使用 Intel ISPC 来实现，在 Intel CPU 上可以加速，参考： // https://www.gdcvault.com/play/1026686/Intel-ISPC-in-Unreal-Engine...#if INTEL_ISPC ispc::FillComponentSpaceTransforms(...); #endif } else { // 一般的逻辑，0 是根骨骼，所以这里从 1...) { // Intel ISPC 优化分支 #if INTEL_ISPC ispc::UpdateBoneData_CopyBones(...); #endif } else { for
比如对于卷积和矩阵乘法这种计算密集型算子，在CPU上Ansor就给它定义了一个tile规则叫“SSRSRS”，对于矩阵乘法来说"SSRSRS" tile规则就是将原始的三重for循环 扩展为 。...根据目标平台的架构，编译器需要在包含各种优化方式（例如tile，向量化，并行等等）的极其复杂和庞大的空间中进行搜索。...HasDataReuse(S, i) 表示S中的节点i是否是计算密集型算子并且是否有大量的算子内数据重用的机会（例如卷积，矩阵乘法）。...HasMoreReductionParallel(S, i) 表示S中的节点i是否在空间维度上几乎无法并行但在reduction维度上有足够的并行机会（例如计算二维矩阵乘法， ）。...在这里插入图片描述 其中S(P)是P中最内层非循环语句的集合。我们直接使用吞吐量作为权重，来训练一个梯度提升决策树 [9] 作为底层模型f。
为了制作n杯果汁，非向量化执行的方式是用1台榨汁机重复循环制作n次，而向量化执行的方式是用n台榨汁机只执行1次。 为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令。...现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式（其他的还有指令级并行和线程级并行），它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。CPU是如何实现SIMD的呢？答案是扩展指令集。...下图示出SSE1中，单精度浮点数乘法的标量和打包运算。...Intel将这类指令和函数统称为intrinsics，官方提供的速查手册见这里； 开启编译器的优化（-msse、-msse2等等），编译器会自动将符合条件的情景（如数组相加、矩阵相乘等）编译为intrinsic...需要注意的是，SIMD和SSE虽然强大，但是对于那些严重依赖流程控制（flow-control-heavy）的任务，即有大量分支、跳转和条件判断的任务明显不太适用。
靠近CPU一端的是GPU。GPU是面向特定目的处理器，擅长处理并行任务，例如图形着色器计算和矩阵乘法。CPU更适合延迟敏感型应用，GPU则更适合要求高吞吐量的应用。...而作为并行处理器，GPU使用NVIDIA CUDA和OpenCL等语言，虽然能处理的任务种类比CPU少，但在运行包含并行任务的代码时极高效。...虽然也可将训练加速器用于推理加速（毕竟训练中的前向传播过程本质上即是一种推理任务），但使用训练加速器时，“能耗/推理”之比会大很多，因为训练加速器处理小型数据批次的推理请求时利用率较低。...如果在使用AWS Neuron编译器之前人工将FP32格式的权重量化为FP16，那么编译器就会保留FP16精度用于推理。...混合精度训练背后的思想是，训练时的矩阵乘法发生在较低精度表示（FP16、BF16、TF32），因此它们更快和能效更高，然后用FP32格式累积运算结果，以降低信息损失，从而提升训练速度和能效。
本文的方法使用编译器中间表示（IR）基础设施来做高性能代码库生成。这里使用矩阵乘法Kernel进行实验，以NVIDIA Tensor Core为目标后端。...MLIR是我们在这里使用的编译器基础设施，其目标是在很大程度上使整个过程更加模块化，系统化和自动化。...WMMA API提供大矩阵操作（ ， ），以及用于加载和存储操作矩阵的实用函数。将这些API函数转换为GPU微架构特定的汇编指令的任务也被下派到NVIDIA的专用编译器中。...我们使用 MLIR 中的 isLoopParallel 实用程序来查找所有可以并行循环，然后使用 affineParallelize 将它们并行化。...这些并行循环稍后会被处理并映射到GPU处理器层次结构，而顺序循环是唯一保留在kernel中的循环。
面向 Intel 多核 CPU 和 NVIDIA GPU 硬件平台，通过核心融合和并行算法优化，TurboTransformers 充发挥硬件的各层级并行计算的能力。...通过调整了预训练矩阵存储方式，并且在硬件允许条件下，在 GPU 上使用 tensor core 方式进行 GEMM 运算。 ?...融合会带来两个好处，一是减少了内存访问开销，二是减少多线程启动开销。对于这些核心，在 CPU 上采用 openmp 进行并行，在 GPU 上使用 CUDA 进行优化实现。...理论上 Transformers 推理延迟应该近似于矩阵乘法延迟。...Intel Xeon 6133 相比 61xx 型号，Intel Xeon 6133 向量化长度更长为 512 bit，并且它拥有一个 30 MB 核间共享 L3 cache。 ? ?
矩阵乘法的复杂度是立方的，而内存分配的规模是线性的，所以用非分配（non-allocating）内存的方式来操作向量的优先级并不高； 2....但同时也可以看到，在lower end有可能出现一些相当显著的性能提升，这些收益是通过使用纯Julia LoopVectorization.jl实现的，因为标准的BLAS工具在这个区域往往有额外的线程开销...GPU被设计成具有许多内核的慢速芯片，因此它们只对非常并行的操作有效，例如大型矩阵乘法。正是从这一点出发，假设2可以被认为是大型网络操作。...但同样，在小网络的情况下，由于缺乏并行计算，使用GPU内核的性能可能还不如设计良好的CPU内核。 矩阵操作只有在能够使用批处理（A*B中的B矩阵的每一列都是一个单独的批处理）时才会发生。...研究人员用LeNet5来测试MNIST，这个例子只是一个非常保守的速度估计，因为在更传统的机器学习用例中，批处理可以使用矩阵乘法，不过即使在这种情况下，由于semi-small的网络规模，也能看到大量的性能优势
并行性较差，因为生成过程通常在时序上是一个串行的过程，导致decoding的过程较难并行，成为计算的瓶颈。...结构化剪枝：通常按权重张量的某一或多个维度成块剪除不重要的通道，并保持正常的矩阵乘法；但因剪除的通道影响上下层的推理，需要检查网络的逻辑准确性。...以下是来自qualcomm 的量化白皮书中的分析，如权重和输入都选择非对称量化时，以Linear层的矩阵乘法为例，将表达式展开如下： 第一项是整型张量的乘法操作，是必须的即时操作； 第三、四项的操作包含了...【图片出处：SmoothQuant,p4】 在矩阵乘法中，他们通过按比例缩小输入张量X的值，而将缩小的比例补偿给权重张量W，即把问题从量化X和W转化为了量化 X·diag(s^(-1))和diag(s)...【图片出处：AWQ, p5】 从模型的计算性能方面，GPTQ因为有reorder操作，矩阵乘法是MV（matrix×vector），为不连续的内存访问，而AWQ不存在reorder操作，矩阵乘法为（matrix
面向 Intel 多核 CPU 和 NVIDIA GPU 硬件平台，通过核心融合和并行算法优化，TurboTransformers 充分发挥硬件各层级并行计算的能力。...Transformer Cell 计算包含了 8 个 GEMM（通用矩阵乘法，General Matrix Multiplication）运算，TurboTransformers 通过调优 Intel...融合会带来两个好处：一是减少内存访问开销；二是减少多线程启动开销。...理论上，Transformers 推理延迟应该近似于矩阵乘法延迟。 框架层优化 TurboTransformers 采用了一个简单有效的内存管理方式。...下图是在 NVIDIA P40 GPU 的性能测试结果： ? 下图是在 NVIDIA V100 GPU 的性能测试结果： ?
新发布的 Triton 可以为一些核心的神经网络任务（例如矩阵乘法）提供显著的易用性优势。...Triton 的目的是将这些优化过程自动化，以此让开发人员更专注于并行代码的高级逻辑。...这种并行化策略的标准 CUDA 实现可能难以编写，需要线程之间的显式同步，因为这种策略并发地减少 X 的同一行。...而 Triton 很大程度上消除了这种复杂性，每个内核实例加载感兴趣的行，并使用类似 NumPy 的原语顺序对其进行规范化。...Triton 中的矩阵乘法。 手写矩阵乘法内核的一个重要优点是它们可以根据需要进行定制，以适应其输入（例如切片）和输出（例如 Leaky ReLU）的融合变换。
换句话说，如果我们希望解决所有的复杂性，这将是一项艰巨的任务。 我们能不能把它转化成一个更容易解决的问题？也许矩阵乘法？...虽然乘法和加法被算作两个独立的浮点运算，但它们是如此常见，以至于可以使用专用的硬件单元来“融合”它们，并将它们作为一条指令执行。使用它通常由编译器处理。...在Intel cpu上，我们可以使用SIMD(称为AVX & SSE)在一条指令中处理多达8个浮点数。编译器优化通常能够自己识别向量化的机会，但为了确保这一点，我们将亲自动手。...在所有32x24块上并行化这个过程 ? 最后，我们能够达到超过120GFLOPs的速度—相当接近160 GFLOPs的峰值性能，并且能够匹配OpenBLAS等生产级库。...然而，定制化是关键——对于特定的常用大小、不同的体系结构(GPU)和不同的操作参数(如膨胀、分组等)，这些库可能会再次使用针对这些情况的类似技巧或假设进行更定制化的实现。
LLM.int8 () 中的混合精度量化是通过两个混合精度分解实现的： 因为矩阵乘法包含一组行和列向量之间的独立内积，所以可以对每个内积进行独立量化。...给定一个权重矩阵 W 和一个输入矩阵 X ，想要找到一个量化的权重矩阵 W^ 来最小化如下所示的 MSE 损失： GPTQ 将权重矩阵 W 视为行向量 w 的集合，并对每一行独立量化。...GPTQ 使用贪心策略来选择需要量化的权重，并迭代地进行量化，来最小化量化误差。更新被选定的权重会生成 Hessian 矩阵形式的闭合解。...⊙的比较是元素乘积；⊗是矩阵乘法。 与 STE 或 SR-STE 不同，Top-KAST 方法可以在前向和反向传播的整个训练过程中保持恒定的稀疏性，还不需要使用具有稠密参数或梯度的前向传播。...跨多个 GPU 的专家之间的多对多通信依赖于 NCCL 的 P2P API，这个接口不能占据高速链路所有的带宽，这是因为使用的节点越多，单个 chunk 越小。
Facebook AI 研究中心科学家 Soumith Chintala 也在推特上表达了自己对 Triton 的期待： 新发布的 Triton 可以为一些核心的神经网络任务（例如矩阵乘法）提供显著的易用性优势...Triton 的目的是将这些优化过程自动化，以此让开发人员更专注于并行代码的高级逻辑。...这种并行化策略的标准 CUDA 实现可能难以编写，需要线程之间的显式同步，因为这种策略并发地减少 X 的同一行。...而 Triton 很大程度上消除了这种复杂性，每个内核实例加载感兴趣的行，并使用类似 NumPy 的原语顺序对其进行规范化。...Triton 中的矩阵乘法。 手写矩阵乘法内核的一个重要优点是它们可以根据需要进行定制，以适应其输入（例如切片）和输出（例如 Leaky ReLU）的融合变换。
GPU： GPU在处理可以并行化的大规模数据时，如图像处理、科学计算，表现出远超CPU的处理速度。 能效比 CPU： 在单线程任务中，CPU提供更高的能效比。...我们将展示如何使用PyTorch和CUDA来加速这一计算密集型操作，并提供深入的技术洞见和细节。 选择矩阵乘法作为示例 矩阵乘法是深度学习和科学计算中常见的计算任务，它非常适合并行化处理。...示例：加速矩阵乘法 以下是一个使用PyTorch进行矩阵乘法的示例，我们将比较CPU和GPU（CUDA）上的执行时间。...size = 1000 a = torch.rand(size, size) b = torch.rand(size, size) 在CPU上进行矩阵乘法 接下来，我们在CPU上执行矩阵乘法，并测量时间...这一过程虽然有一定的时间开销，但对于大规模的计算任务来说，这种开销是值得的。 并行处理的潜力 GPU的并行处理能力使得它在处理类似矩阵乘法这样的操作时极为高效。
而经过多线程并行化和向量化调优之后，性能就会有102倍的提高了。 黄新平先生同时详细介绍了Intel近年推出的众核新产品Xeon Phi KNL。...在原有串行单线程程序中，如果有比较明显的计算密集型循环，可以引入OpenMP进行并行化，结合编译器的自动向量化编译选项，可以只改极小一部分代码，获得比较大的性能收益。...最主要的有并行化，就是要多线程化，充分利用多核资源；另外一个是向量化，充分利用处理器向量位宽，实现单指令多数据的处理；还有是内存访问优化，在KNL或者GPU这样的有高速高带宽内存的时候，需要充分利用这些资源...四、并行应用调优实战 黄新平先生通过演示矩阵相乘程序阐述编译参数的调整进行性能调优。 不改变代码，仅利用编译器参数进行调优。为我们演示了2048乘以2048的矩阵相乘的算法。...并行计算在方法论上没有任何区别， 但是GPU有自己的特点，需要针对这些特点做相应调整，比如GPU有更大规模的硬件线程，在使用上需要更好地划分并行任务和并行数据集，以充分并行化利用硬件资源，在写GPU程序的时候
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