这一点在数据量大、运算复杂度不高的条件下极为适用。可以简单地把一块GPU想象成一个超多核的CPU运算部件。...它有一个类似于 OpenCL 的执行模型。在这个模型中，我们开始在主机设备上执行一个应用程序，这个设备通常是 CPU 核心。该设备是一个面向吞吐量的设备，也就是说，一个 GPU 核心执行并行计算。...最主要的是global memory。 硬件将线程块调度到一个 SM。一般来说，SM 可以同时处理多个线程块。一个 SM 可能总共包含多达8个线程块。线程 ID 由其各自的 SM 分配给线程。...我们应该注意，`线程、线程块和grid本质上是编程的视角`。为了得到一个完整的线程块要点，从硬件的角度了解它是至关重要的。硬件将执行相同指令的线程分组为 `warps` 。...几个warps组成一个线程块。几个线程块被分配给一个流式多处理器(SM)。几个 SM 组成了整个 GPU 单元(执行整个内核grid)。 编程的视角与 GPU 中线程块的硬件视角之间的图形关联。
在多处理器系统中，每个物理 CPU 芯片通常被封装在一个单独的封装中，这个封装被称为 Package。一个 Package 可以包含一个或多个物理 CPU 核心。...指的是将特定的计算任务或进程与特定的CPU核心或CPU组进行关联的能力。它用于指定将任务分配给哪个CPU核心或一组CPU核心来执行。...拓扑结构 查看NUMA节点数、socket数、核心数、每个socket的核心数、每个核心的线程数等信息 lscpu 因此，有2个物理插槽+2块CPU，每块CPU插在一个插槽里。...查看GPU拓扑结构 nvidia-smi topo -m 因此，GPU0、GPU1、GPU2连接到了同一个PCIe Switch上；GPU3、NIC0、NIC1连接到了另一个PCIe Switch上。...并且，这两个PCIe switch连在同一个CPU的两个Root Complex下； 查看GPU信息 nvidia-smi 查看GPU对应PCIe的版本 nvidia-smi -q 查看硬件连接 sudo
并行计算引擎： NVIDIA GPU内部包含多个处理单元（如CUDA核心）组织成多级并行结构，如线程、线程束（warp）、流多处理器（SM）。...由于CUDA编程模型与NVIDIA GPU硬件紧密绑定，且拥有成熟的软件生态，使得用户在选择GPU解决方案时倾向于继续使用NVIDIA的产品，形成较高的用户黏性和迁移成本，成为NVIDIA在市场上的一个重要壁垒...程序被分解成多个独立的线程，每个线程负责处理一小部分数据。线程被组织成线程块（Thread Block），线程块内可以实现高效的共享内存通信和同步。...CUDA核心（流处理器）： CUDA核心是NVIDIA GPU上实际执行计算任务的处理单元。它们设计为高度并行且擅长处理浮点运算、位操作和其他计算密集型任务。...- 设备端代码（CUDA内核）：使用NVIDIA提供的CUDA编译器（nvcc）编译，生成针对GPU架构的PTX中间码，最终由GPU驱动程序实时编译为具体的机器码（SASS）并在GPU上执行。 6.
GV100 GPU 硬件架构 搭载 Volta GV100 GPU 的 NVIDIA Tesla V100 加速器是当今世界上性能最强的并行计算处理器。...值得强调的是，Volta 架构将数据高速缓存和共享内存功能组合到单个内存块中的做法，在整体上为两种类型的内存访问均提供了最佳的性能。...总体上，通过和共享内存相互组合的独创性方式，使得 Volta GV100 L1 高速缓存具有比过去 NVIDIA GPU 的 L1 高速缓存更低的延迟和更高的带宽。...上述这种具备细粒度 lock 的双向链接表只是个非常简单的例子，我们想通过这个例子传达的信息是：通过独立的线程调度机制，开发者们可以用最自然的方式在 NVIDIA GPU 上实现熟悉的算法和数据结构。...总结 NVIDIA Tesla V100 无疑是目前世界上最先进的数据中心 GPU，专门用于处理需要强大计算能力支持的密集型 HPC、AI、和图形处理任务。
CUDA允许开发者利用NVIDIA的GPU进行大规模的并行计算，将原本只能在CPU上执行的计算密集型任务卸载到GPU上，从而极大地提升了计算效率。...CUDA编程模型包括： 内核函数：在GPU上执行的函数，由多个线程并行调用。 线程块和网格：线程按照块的形式组织，多个线程块组成一个网格，每个块内的线程可以协作执行。...非确定性行为 在某些情况下，由于并行性，相同的代码可能产生不同的结果。 性能调优 线程和块配置 不当的线程和块配置可能影响性能。 内存访问模式 不连续的内存访问会导致低效的性能。...跨平台兼容性 CUDA是NVIDIA专有的，因此代码可能无法在AMD或Intel GPU上运行。 其他问题 多GPU配置 在多GPU系统中管理设备ID和PCI地址。...理解CUDA内存层次结构 全局内存：位于GPU的显存中，容量较大，但访问速度较慢。 共享内存：位于每个流多处理器SM内，访问速度较快，但容量有限。
MIG 将 GPU 静态分区为多个隔离的实例，每个实例都有自己的专用资源部分，包括流式多处理器 (SM)；确保更好且可预测的流式多处理器 (SM) 服务质量 (QoS)。...(MIG 架构) MIG 技术通过内置于 GPU 的多个架构功能的组合来实现。以下是一些重要的功能： SM 分区: SM（流式多处理器） 是 GPU 的核心计算单元。...GPU 架构允许根据所选配置将特定数量的 SM 分配给每个 MIG 实例。 内存分区: GPU 的内存被划分为通道。该架构允许将每个通道分配给不同的实例。...这确保在一个实例上运行的工作负载不会干扰另一个实例上的工作负载，从而提供安全且可预测的性能环境。隔离还防止实例之间发生任何潜在的安全漏洞或数据泄露。...每个切片按顺序将 GPU 的计算和内存资源的一部分分配给不同的任务或用户。这使得能够在单个 GPU 上并发执行多个任务，最大限度地提高资源利用率并确保公平地将 GPU 时间分配给每个工作负载。
支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应用程序可以立即受益于新 GPU 系列中增加的流式多处理器 (SM) 数量、更高的内存带宽和更高的时钟频率。...这意味着函数和库在 CPU 上的加载速度更快，有时会显着减少内存占用。权衡是在应用程序中首次加载函数的点处的最小延迟。这总体上低于没有延迟加载的总延迟。...您现在可以分析和调试 NVIDIA Hopper 线程块集群，从而提高性能并增强对 GPU 的控制。...其他工具 CUDA 工具包中还包含用于 CPU 和 GPU 线程调试的CUDA-GDB以及用于功能正确性检查的Compute Sanitizer都支持 NVIDIA Hopper 架构。...总结 此版本的 CUDA 11.8 Toolkit 具有以下功能： 支持 NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada Lovelace GPU 的第一个版本 延迟模块加载扩展以支持除了设备端内核之外的
另外，CPU上的线程是重量级的，上下文切换开销大，但是GPU由于存在很多核心，其线程是轻量级的。...kernel在device上执行时实际上是启动很多线程，一个kernel所启动的所有线程称为一个网格（grid），同一个网格上的线程共享相同的全局内存空间，grid是线程结构的第一层次，而网格又可以分为很多线程块...中的位置，如图中的Thread (1,1)满足： threadIdx.x = 1 threadIdx.y = 1 blockIdx.x = 1 blockIdx.y = 1 一个线程块上的线程是放在同一个流式多处理器...（SM)上的，但是单个SM的资源有限，这导致线程块中的线程数是有限制的，现代GPUs的线程块可支持的线程数可达1024个。...当一个kernel被执行时，它的gird中的线程块被分配到SM上，一个线程块只能在一个SM上被调度。SM一般可以调度多个线程块，这要看SM本身的能力。
演示如何将 GPU 上的 matmul 系统地和渐进地生成为一系列 MLIR 变换和dialect loweing pass的代码。...GPU上的处理器也可以抽象为两级层次结构，即流式多处理器（SM）和SM内的计算核心。计算核心通常也被叫作CUDA Cores。...GPU的编程模型的结构也和当前的处理器层次结构相匹配。线程是GPU上可以和其它线程并行执行的单个执行实体。这些线程以32个为一组，叫作warp。warp在SM的计算核心上以锁步的方式执行。...可以有多个线程块在 GPU 上并行执行。一个线程块会绑定到一个SM。它在执行的生命周期中不能更改SM，必须在同一个SM上完成执行，并在完成时释放分配给它的所有资源。...在大size上，tile尺寸太小会导致相对较多的小线程块，减少数据重用的效果更加突出，占用率不再有明显收益。
然而，FlashAttention 仍然存在一些低效率问题，原因在于不同线程块之间的工作分区不理想以及 GPU 上的 warp。这些导致低占用率或不必要的共享内存读写。...这点很重要，因为现代 GPU 具有专门的计算单元（例如 Nvidia GPU 上的张量核心），使得矩阵乘法速度更快。...每个线程块都计划在流式多处理器（SM）上运行，例如 A100 GPU 上有 108 个这样的 SM。...在长序列的情况下（通常意味着小批量或少量头），为了更好地利用 GPU 上的多处理器，现在研究者在序列长度维数上额外地进行并行化，使该机制显著加速。...更好的工作分区 即使在每个线程块内，研究者也必须决定如何在不同的 warp 之间划分工作（一组 32 个线程一起工作）。通常情况下，每个线程块使用 4 或 8 个 warp，分区方案如下图所述。
类型 位置 内存 集成显卡 集成在主板上，不能随意更换 使用物理内存 独立显卡 作为一个独立的器件插在主板的AGP接口上的，可以随时更换升级 有自己的显存 随着显卡的迅速发展，GPU这个概念由NVIDIA...GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。集成显卡和独立显卡都是有GPU的。 CPU与GPU 在没有GPU之前，基本上所有的任务都是交给CPU来做的。...SM：GPU硬件的一个核心组件是流式多处理器（Streaming Multiprocessor）。SM的核心组件包括CUDA核心、共享内存、寄存器等。SM可以并发地执行数百个线程。...一个block上的线程是放在同一个流式多处理器（SM）上的，因而，一个SM的有限存储器资源制约了每个block的线程数量。...一个kernel实际会启动很多线程，这些线程是逻辑上并行的，但是网格和线程块只是逻辑划分，SM才是执行的物理层，在物理层并不一定同时并发。
硬件平台NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU软件安装和验证PyTorch是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架，由Facebook于2016年发布，其主要实现了自动微分功能...: {props.multi_processor_count}") print(f" 每个多处理器的最大线程数: {props.max_threads_per_multi_processor...tensor = torch.randn(3, 3).to(device) print(f"张量在{tensor.device}上") # 如果张量在GPU上,则可以在GPU上进行训练...GeForce RTX 4060 Laptop GPUtorch.cuda.device_count: 1设备 0: 名称: NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU...计算能力: 8.9 总内存: 7933.12 MB 多处理器数量: 24 每个多处理器的最大线程数: 1536 是否集成在主板上: 0当前设备: cuda:0张量在cuda:0上深度学习模型可以在
Mean Blocks Per SM：每个 SM 的Block数 = 此kernel的块数 / 此 GPU 的 SM 数量。如果这个数字小于 1，表明 GPU 多处理器未被充分利用。"...“kernel属性 + 操作符名称”将按kernel名称、启动操作符名称、网格、块、每线程寄存器数和共享内存的组合分组kernel。 跟踪视图 此视图使用 chrome 跟踪插件显示时间线。...设备自身时间：包含在模块中的操作符在 GPU 上花费的累积时间，不包括子模块。 中间的火焰图显示了 torch.nn.Module 的层次结构信息。 底部图表显示了主线程操作符树。 0x3....它不能显示有多少个流多处理器（SM）正在使用。例如，一个持续运行单线程的kernel将获得 100% 的 GPU 利用率。 Est. SM Efficiency：预估SM效率。数值越高越好。...虽然它比上面的“GPU 利用率”更精细，但它仍然不能完全展示全部情况。例如，每个块只有一个线程的kernel无法完全利用每个 SM。 Est.
3.2.5 NVidia Turing架构 上图是采纳了Turing架构的TU102 GPU，它的特点如下： 6 GPC（图形处理簇） 36 TPC（纹理处理簇） 72 SM（流多处理器） 每个GPC有...这一步的理解就是提交上来n个三角形，分配给这几个PGC同时处理。...10、接下来这些三角形将被分割，再分配给多个GPC，三角形的范围决定着它将被分配到哪个光栅引擎(raster engines)，每个raster engines覆盖了多个屏幕上的tile，这等于把三角形的渲染分配到多个...4.3.6 像素块（Pixel Quad） 上一节步骤13提到： 32个像素线程将被分成一组，或者说8个2x2的像素块，这是在像素着色器上面的最小工作单元，在这个像素线程内，如果没有被三角形覆盖就会被遮掩...不同三角形的接缝处出现断层，说明同一个像素块如果分属不同的三角形，就会分配到不同的SM进行处理。由此推断，相同面积的区域，如果所属的三角形越多，就会导致分配给SM的次数越多，消耗的渲染性能也越多。
首先H100有一个新的流式多处理器（SM, streaming multiprocessor），性能和效率都有所提升。...新的线程块集群功能能够以大于单个SM上的单个线程块的颗粒度对位置性进行编程控制。扩展了CUDA编程模型，为编程层次增加了一个层次，现在包括线程、线程块、线程块集群和网格。...集群使多个线程块可以在多个SM上并发运行，以同步和协作方式获取和交换数据。 分布式共享内存允许在多个SM共享内存块上进行SM到SM的直接通信，用于加载、存储和原子学。...新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器（TMA）单元，可以在全局内存和共享内存之间有效地传输大型数据块。TMA还支持集群中线程块之间的异步拷贝。...也是首次提供具有MIG级TEE的机密计算能力。支持多达七个独立的GPU实例，每个实例都有专用的NVDEC和NVJPG单元。每个实例都包括自己的一套性能监控器，可与NVIDIA开发人员工具一起使用。
在大型的计算集群中，往往有成千上万张GPU卡。如何将这些卡构成的算力集群分配给不同的租户，执行租户各自的计算任务，并实现租户之间的资源隔离和故障隔离呢？这就是算力分配与调度系统的功能了。...腾讯TKE的早期版本使用了类似vCUDA的实现思路，而阿里云的cGPU则直接对NVidia的GPU驱动进行了逆向工程，使用所谓内核劫持方式，对容器呈现虚拟的GPU设备，在容器工作节点上调度算力，从而减少了性能损耗...GPU与CPU内部最大的差异是，CPU的每个核/线程都拥有自己的指令译码和发射单元，但GPU是每个线程束才有一个指令译码/发射单元的。...在GPU中还提供了线程同步指令，如指令同步和内存屏障，保证在所有线程执行到这一指令后再继续，或在这一指令前的所有写内存事务都完成。...GPU中，除了CUDA Core和Tensor Core以外，实际上还有SFU，用于快速计算一些无理函数和超越函数的值，而不需要让CUDA核计算麦克劳林展开。
如何使用CUDA进行GPU编程：安装和配置CUDA开发环境：前提条件：需要一块支持CUDA的NVIDIA GPU。...CUDA核心概念理解CUDA线程和线程块：CUDA线程（Thread）是执行CUDA设备代码的最小单位，每个CUDA线程在GPU上独立执行。CUDA线程按照索引号进行编号，编号从0开始。...在执行CUDA设备代码时，大量的CUDA线程可以同时在GPU上并行执行，从而加速计算任务。CUDA线程块（Thread Block）是一组线程的集合。线程块内的线程可以通过共享内存进行通信和协作。...线程块的大小是有限制的，不同的GPU可能支持不同大小的线程块。在CUDA程序中，我们可以通过指定线程块的大小和数量来组织CUDA线程的执行。...并行for循环：并行for循环是一种通过将迭代任务分配给多个CUDA线程同时执行的技术。在CUDA中，我们通常使用线程块和线程来并行执行for循环中的多个迭代任务。
▲NVIDIA Tesla系列各GPU比较 计算能力7.0 GV100 GPU支持新的Compute Capability7.0，详情参见下表。 ?...L1数据缓存和性能共享 将数据缓存和共享内存功能整合进单一内存块中，可为两种类型内存访问提供出色的整体性能，带来更低延迟和更高带宽。...这在大型集群计算环境中尤为重要，因为其中的GPU需处理非常大的数据集亦或长时间运行应用程序。 复制引擎支持多处理器数据传输 英伟达GPU复制引擎可在多个GPU间或GPU与CPU间传输数据。...CUDA：通用并行计算架构的改进 1、独立线程调度优化 Volta GV100是首款支持独立线程调度的GPU，允许GPU执行任何线程，从而程序中的并行线程之间实现更精细的同步与协作。...），增加MPS客户端的最大数量，将其从Pascal上的16个增加为Volta上的48个。
它们指定了Grid中块的数量，和每一个块中线程的数量。每个快上面有512或者1024个线程。 GPU有多个Core，core被分为流处理器和流多处理器。...GPU看作多个块（Block）的组合，每个块可以执行多个线程。 每个块绑定到GPU上的不同流多处理器。每个块在流多处理器上运行，一个块中的线程可以通过共享内存（Shared Memory）彼此通信。...程序员无法选定哪个流多处理器将执行特定的块，也无法选定块和线程以何种顺序执行。 ? 并行启动500个线程的快 或者两个线程，每个线程250个块。 因此，你必须修改内核启动配置里的值。...程序员必须注意，每个块的线程数量不能超过GPU设备所支持的最大限制。 ? 这也是500个线程 __global__：与__device__,__host___一起是三个限定符关键字。...; cudaMalloc((void**)&d_c,sizeof(int)); 以上code分配一个整数大小的内存块，并返回一个指向该内存位置的指针 cudaMemcpy：这个函数用于将一个内存区域复制到主机或者设备上的其他区域
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