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【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS

为了对 LLVM IR 进行建模，使用了这种Dialect。这是 MLIR 中存在的最低抽象级别。 0x5.2 GPU背景 GPU是通用的大规模并行计算设备。...这段话是NVIDIA相关博客的缝合，对CUDA编程模型，执行模型以及内存模型进行了简要概述。...由于Tensor cores指令的这种warp同步特性，在对Tensor cores进行编程时，有必要在warp而不是线程级别编写或生成代码。...要使用这种模式，输入必须在FP32中，它们将在内部转换为TF32，在TF32中进行累加，并且输出也在TF32中产生。这相比于Cuda cores上正常的FP32模式提供了加速。...在可编程性方面，可以通过三种方式利用Tensor cores：(i) 使用像 cuBLAS 这样的高级库，(ii) 在 CUDA 中使用高级 C++ API 如WMMA[1] 进行编程，或者，(iii)

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GPU加速03:多流和共享内存—让你的CUDA程序如虎添翼的优化技术！

超详细Python Cuda零基础入门教程：主要介绍了CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，内存分配，并使用Python Numba进行简单的并行计算。...C/C++对数据的控制更细致，是英伟达官方推荐的编程语言，所能提供的编程接口更全面。...数据拷贝和计算的重叠 针对这种互相独立的硬件架构，CUDA使用多流作为一种高并发的方案：把一个大任务中的上述几部分拆分开，放到多个流中，每次只对一部分数据进行拷贝、计算和回写，并把这个流程做成流水线。...多流不仅需要程序员掌握流水线思想，还需要用户对数据和计算进行拆分，并编写更多的代码，但是收益非常明显。对于计算密集型的程序，这种技术非常值得认真研究。...CUDA C/C++的接口更丰富，可优化粒度更细，对于有更复杂需求的朋友，建议使用C/C++进行CUDA编程。

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英伟达CUDA指令集架构（ISA）介绍

控制流指令 - 支持条件分支、循环等控制流结构，允许在并行环境中动态改变线程的行为，尽管在SIMT架构下，所有线程在同一时间执行相同的控制流指令，但通过掩码和分支预测来实现线程间的差异化行为。 6....编程模型接口 - 虽然ISA是底层的，但通过CUDA编程模型，如CUDA C/C++，开发者可以通过高层API和关键字（如`__global__`, `__shared__`）间接控制ISA层面的特性，...CUDA编程通常使用C/C++等高级语言，但为了理解其底层工作原理，我们可以探讨一下如何查看和理解CUDA程序对应的汇编代码，即SASS（Streaming Assembly）或PTX（Parallel...请注意，直接编写SASS或PTX代码对于大多数开发者来说并不常见，因为CUDA编译器（nvcc）会自动将C/C++代码转换为这些低级表示形式。...对于日常开发，关注CUDA C++编程模型，理解如何有效地使用内存、控制并发、优化数据访问模式等更为重要。

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专访 | MATLAB更新R2017b：转换CUDA代码极大提升推断速度

模型部署 在 MATLAB 部署模型其实也很简单，MATLAB 很早就支持生成独立于其开发环境的其它语言，比如利用 MATLAB Coder 可以将 MATLAB 代码转换为 C 或 C++代码。...左图为GPU Coder app，右图展示了生成的CUDA代码 如果 GPU Coder 能将模型转化为 CUDA 代码，那么它到底是如何将一个串行设计的模型转换为并行的 CUDA 代码？...陈建平解释说：「推断过程本质上是一个并行过程，而推断的每一步我们可以认为是一个独立循环体。而现在我们有办法将这种独立循环体展开成大量的 CUDA 并发线程，这一过程都是自动完成的。...其实 MATLAB 有工具能判断 For 循环是不是独立的，如果是的话它就会将这些 For 循环自动并行化。...所以 CUDA 其实就是一种超多线程的并发模型，而只有这种并行化才能充分利用 GPU 的计算资源以加快推断速度。」

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深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本

CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。...「CUDA编程模型」： CUDA提供了一种编程模型，允许开发人员编写C/C++代码，利用GPU的并行性来执行任务。开发人员可以编写称为"核函数"（kernel）的代码，这些核函数在GPU上并行执行。...「跨平台支持」： PyTorch支持多种操作系统，包括Linux、macOS和Windows，以及多种编程语言接口，如Python、C++等。这使得它适用于各种应用场景。...「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」： 「CUDA是GPU并行计算平台」：CUDA 是由 NVIDIA 开发的用于并行计算的平台和编程模型。...❞ 往期推荐 生信教程：使用全基因组SNP数据进行ABBA-BABA分析 如何将 Transformer 应用于时间序列模型 生信技巧 | GNU 并行操作 大型语言模型：SBERT — 句子BERT

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用Numba加速Python代码

与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。...解决这个速度问题的一个常见方法是用C++之类的快速语言重新编写代码，然后在上面抛出一个Python包装器。这将使您获得C++的速度，同时保持在主应用程序中轻松使用Python。...关于Numba Numba是一个编译器库，它将Python代码转换为优化的机器码。通过这种转换，Numba可以使用Python编写的数值算法达到C代码的速度。...它指定要如何运行你的功能: cpu:用于在单个cpu线程上运行 并行:用于在多核多线程CPU上运行 cuda:在GPU上运行 几乎在所有情况下，并行选项都比cpu选项快得多。...cuda选项主要用于具有许多并行操作的非常大的阵列，因为在这种情况下，我们可以充分利用GPU上有这么多核心的优势。

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【玩转 GPU】我看你骨骼惊奇，是个写代码的奇才

程序设计：GPU编程通常需要使用专门的编程语言（如CUDA或OpenCL），并针对并行计算进行优化。相比之下，CPU编程可以使用通用的编程语言（如C++、Python等）进行开发。...GPU如何执行并行计算任务：在GPU中，通过使用CUDA或其他GPU编程框架，将并行计算任务分配给CUDA核心进行处理。...CUDA编程基础CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C或C++编程语言来利用GPU的并行计算能力...CUDA并行编程学习如何使用CUDA进行并行计算涉及两个重要的概念：并行for循环和并行规约。这两个技术可以使GPU在处理大规模数据时充分发挥其并行计算能力。...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。

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深度学习模型部署简要介绍

但是TensorRT代码多数为并行代码，因此在CUDA中引入了CUDA Event的概念，可以更方便地对并行代码进行计时。...五、CUDA编程 为了进一步加速深度学习运行时间，我们一般也会将深度学习模型的前处理和后处理放在GPU上来做。因此我们还需要更深入的学习如何用CUDA C进行编程。...为了方便编写在GPU上运行的代码，英伟达推出了CUDA编程模型，扩展了原始C++。CUDA编程模型主要有两个部分，一个是如何组织线程层次结构，更好地利用GPU的并行性，一个是如何访问设备内存。...1、线程层次结构 CUDA C++对C++进行了扩展，允许程序员定义C++函数，称为CUDA kernel。...cudaMemcpyAsync可以进行异步数据传输，而在调用kernel时可以使用指定的CUDA stream进行调用。如下图所示，实现同一功能的代码执行顺序不一样时可能产生完全不同的并行效果。

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深度学习模型部署简要介绍

但是TensorRT代码多数为并行代码，因此在CUDA中引入了CUDA Event的概念，可以更方便地对并行代码进行计时。...五、CUDA编程 为了进一步加速深度学习运行时间，我们一般也会将深度学习模型的前处理和后处理放在GPU上来做。因此我们还需要更深入的学习如何用CUDA C进行编程。...为了方便编写在GPU上运行的代码，英伟达推出了CUDA编程模型，扩展了原始C++。CUDA编程模型主要有两个部分，一个是如何组织线程层次结构，更好地利用GPU的并行性，一个是如何访问设备内存。...1、线程层次结构 CUDA C++对C++进行了扩展，允许程序员定义C++函数，称为CUDA kernel。...cudaMemcpyAsync可以进行异步数据传输，而在调用kernel时可以使用指定的CUDA stream进行调用。如下图所示，实现同一功能的代码执行顺序不一样时可能产生完全不同的并行效果。

91621

DAY65:阅读Device-Side Kernel Launch

我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第65天，我们正在讲解编程接口，希望在接下来的35天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯...CUDA C/C++ Reference This section describes changes and additions to the CUDA C/C++ language extensions...规避了动态并行调用的时候, 临时将代码切换成CUDA C的麻烦.因为常规的使用PTX, 要么是完全PTX, 要么是CUDA C/C++里面嵌套(inline)PTX,以前的常规运算还好办, 需要动态并行的时候...本章节强调了, 因为动态并行的时候, 你只能进行当前配置好的(从Host上)大小下的shared memory动态分配,而不能进行大小配置修改(这点很好理解, 假设父kernel要求大shared memory..., 然后子kernel要求将shared memory调小, 而动态并行很又可能是父子kernel同时在执行中的, 那么这种调节后, 父kernel还怎么运行)，所以不能进行大小配置修改的.因为目前9.2

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从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念

虽然它没有实现完整的CUDA API，但与cpu相比它支持的特性已经可以帮助我们进行并行计算的加速。 Numba并不是唯一的选择。...GPU 的并行编程简介 GPU 相对于 CPU 的最大优势是它们能够并行执行相同的指令。单个 CPU 内核将一个接一个地串行运行指令。在 CPU 上进行并行化需要同时使用其多个内核（物理或虚拟）。...GPU 编程有四个主要方面问题： 1、理解如何思考和设计并行的算法。因为一些算法是串行设计的，把这些算法并行化可能是很困难的。...2、学习如何将CPU上的结构（例如向量和图像）映射到 GPU 上例如线程和块。循环模式和辅助函数可以帮助我们解决这个问题。 3、理解驱动 GPU 编程的异步执行模型。...使用CUDA进行并行化编程 CUDA网格 当内核启动时它会得到一个与之关联的网格，网格由块组成;块由线程组成。下图2显示了一维CUDA网格。图中的网格有4个块。

1.2K30

NeurIPS顶会接收，PyTorch官方论文首次曝光完整设计思路

首先，1960年代，APL、MATLAB、R 和 Julia 等领域特定语言的发展将多维数组（张量）转换为由一组复杂数学算子支持的一级目标，以此对其进行处理。...另外，NumPy、Torch、Eigen、Lush 等库的出现使得基于数组的编程在 Python、Lisp、C++、Lua 等通用语言中变得更加高效。...定义层、构建模型、载入数据、运行优化器、并行训练过程都利用为通用编程开发的熟悉概念来表示。这一解决方案确保任何潜在的新神经网络架构都可以简单地用 PyTorch 实现。 ?...这种递增的分配对于实现更好的互操作性也非常关键，因为提前占用所有GPU内存会妨碍用户利用其他GPU支持的Python包。为了进一步提高其效率，这一分配器针对深度学习的特定内存使用模式进行了调优。...多进程处理 由于全局解释器锁（global interpreter lock，GIL）的 Python 默认实现不允许并行线程进行并行执行，所以为了解决该问题，Python 社区已经建立了一个标准的多进程处理模块

1.3K20

Python代码转换成C++

Python和C++是两种不同的编程语言，但它们都有各自的优势和适用场景。在某些情况下，我们可能需要将Python代码转换成C++代码，以获得更高的执行效率或更好的性能。...本文将从多个方面介绍如何将Python代码转换为C++代码。 一、代码结构 Python和C++在代码结构上存在一些差异。...在将Python代码转换为C++代码时，需要考虑如何替换这些库和模块。 例如，在Python中，我们可以使用NumPy库进行科学计算，而在C++中，我们可以使用Eigen库来替代。...在将Python代码转换为C++代码时，我们可以利用C++的优势进行性能优化。 例如，在循环计算时，可以使用C++的多线程编程进行并行计算，以提高计算速度。...在实际应用中，我们需要根据具体的代码和需求进行相应的转换和优化。

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【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

Introduction 这些示例展示了 CUDA 编程的各种基本和高级技术，从简单的算术运算到复杂的并行计算和优化策略，为用户提供了丰富的学习和实践资源。 介绍。...cppIntegration 这个示例展示了如何将 CUDA 集成到现有的 C++ 应用程序中，即在主机端的 CUDA 入口点只是从 C++ 代码调用的一个函数，并且只有包含该函数的文件使用...newdelete 这个示例展示了通过设备 C++ new 和 delete 操作符以及 CUDA 4.0 提供的虚函数声明进行动态全局内存分配。...添加“–numdevices=”到命令行选项将使示例使用 N 个设备（如果可用）进行模拟。在这种模式下，所有体的位置信息和速度数据从系统内存中读取使用“零复制”而不是从设备内存中读取。...transpose 这个示例展示了矩阵转置的实现。通过不同的方法展示了实现高性能的方法。

30910

GPU加速02:超详细Python Cuda零基础入门教程，没有显卡也能学！

GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行计算。 GPU编程进阶：主要介绍一些优化方法。...在进行GPU并行编程时需要定义执行配置来告知以怎样的方式去并行计算，比如上面打印的例子中，是并行地执行2次，还是8次，还是并行地执行20万次，或者2000万次。...因为for循环中的计算内容互相不依赖，也就是说，某次循环只是专心做自己的事情，循环第i次不影响循环第j次的计算，所以这样互相不依赖的for循环非常适合放到CUDA thread里做并行计算。...CUDA强大之处在于它能自动将数据从主机和设备间相互拷贝，不需要程序员在代码中写明。这种方法对编程者来说非常方便，不必对原有的CPU代码做大量改动。...() 总结 Python Numba库可以调用CUDA进行GPU编程，CPU端被称为主机，GPU端被称为设备，运行在GPU上的函数被称为核函数，调用核函数时需要有执行配置，以告知CUDA以多大的并行粒度来计算

6.5K43

浅谈机器学习模型推理性能优化

在许多图计算框架里面，并行加速分为两种，一种是算子内部的并行化（intra）、一种是图分支的并行化（inter）；例如在ONNX中，一个for循环算子是无法得到并行优化的，因为其维护了一个状态变量i，...这个时候就可以将这个for循环算子，拆分成n个计算分支，这样在使用图分支并行化计算的时候，就可以充分利用硬件资源提高计算效率了。...这种格式有三个主要的设计初衷： 构建一种跨环境序列化模型的方式 基于Torch基本算子，并可扩展的算子集 可以在C++程序中实时执行 通过torch.jit.script的API，可以将一个Python...答案是LibTorch是C++的库，对编译和环境的依赖比较严重，并且对C++编程水平的要求会比较高。所以接下来我要讲讲我们最后选用的方案———ONNX Runtime。...PyTorch提供了模型转换为ONNX模型的接口torch.onnx.export，通过这个接口我们就可以将模型转换为ONNX模型在Runtime中进行推理了。

1.2K30

英伟达CUDA介绍及核心原理

这种高度并行的硬件设计使得GPU在处理大量数据时能显著提高计算效率，尤其适合于处理诸如矩阵运算、图像处理、物理仿真、机器学习等需要大规模并行计算的任务。 软件层与编程模型 1....编程语言与API： CUDA提供了一套基于C、C++和Fortran的编程接口，使得开发者能够使用熟悉的高级语言编写GPU代码。...每个CUDA核心可以并发执行多个线程（通常以线程束或Warp的形式），在每个时钟周期内并行处理多个指令。这种并行执行能力是CUDA实现高性能的关键。 3....这些层次包括： - 全局内存：类似CPU的主存，用于存储大部分数据，可通过CPU与GPU之间的PCIe总线进行数据传输。...编程接口与API： CUDA提供了一系列C/C++和Fortran语言扩展，让开发者能够直接编写针对GPU的代码。

1.9K10

CUDA 6中的统一内存模型

CUDA 6中的统一内存模型 NVIDIA在CUDA 6中引入了统一内存模型 （ Unified Memory ），这是CUDA历史上最重要的编程模型改进之一。...如果您曾经编程过CUDA C / C++，那么毫无疑问，右侧的代码会为您带来震撼。请注意，我们只分配了一次内存，并且只有一个指针指向主机和设备上的可访问数据。...，从而降低了CUDA平台上并行编程的门槛。...借助统一内存模型，程序员现在可以直接开发并行的CUDA内核，而不必担心分配和复制设备内存的细节。这将降低在CUDA平台上编程的学习成本，也使得将现有代码移植到GPU的工作变得容易。...首先，统一内存模型提高了生产力，它为并行计算提供了更顺畅的入口，同时它又不影响高级用户的任何CUDA功能。 统一内存模型 vs 统一虚拟寻址？

2.7K31

用 TornadoVM 让 Java 性能更上一个台阶

但是，很多并行编程框架都是基于 C 和 C++，使用高级编程语言（如 Java）开发的这类系统几乎是不存在的。这就是为什么我们要推出 TornadoVM。...在这篇文章中，我们将分别介绍它们，并提供一些性能测试基准，还将分享 TornadoVM 如何将 Java 代码转译成可在并行硬件上执行的机器码。...6 模糊滤镜的实现 模糊滤镜是一种映射操作符，将一个函数（模糊效果）应用在每一个输入的图像像素上。这种模式非常适合进行并行化，因为每个像素都可以独立于其他像素进行计算。...我们要做的第一件事是在 Java 方法中给代码添加注解，让 TornadoVM 知道如何并行化它们。 因为每一个像素的计算可以并行进行，所以我们将 @Parallel 注解添加到最外层的两个循环中。...在我们的示例中，滤镜的 X 轴和 y 轴坐标分别来自上下文的 globalIdx 和 globalIdy 属性，并像之前一样用于应用滤镜。这种编程风格更接近 CUDA 和 OpenCL 编程模型。

1.3K10

GPU推理服务性能优化之路 ｜ 得物技术

针对上面的两项关键技术，我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架，以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。...下面从理论，框架与工具，实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。 2理论篇 2.1 CUDA架构 CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。...CUDA Kernel函数：是数据并行处理函数（核函数)，在GPU上执行时，一个Kernel对应一个Grid，基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。...更改该算子的优化策略(具体参考TensorRT的tactic) 循环通过以上两个步骤，最终找到符合目标精度要求的模型参数。这些参数比如，需要额外开启FP32的那些算子等。...因此我们对该推理服务进行了三项性能优化： a.使用我们提供的GPU与CPU分离的统一框架进行改造。 b.对模型转ONNX后，转TensorRT。

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