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从「根」上找出模型瓶颈！康奈尔AI联合创始人发文，从第一原理出发剖析深度学习

康奈尔大学AI联合创始人最近发了一篇文章，从第一原理出发，深度剖析深度学习性能瓶颈的三座大山：计算、内存和开销。 如果想提升模型的性能，你的第一直觉是问搜索引擎吗？...所以为了钱花的更值，需要尽可能地提升显卡的运行效率，不断地让显卡进行矩阵运行。...深度学习模型优化关注的带宽成本主要是从CUDA全局内存转移到CUDA共享内存。 回到工厂那个例子，虽然工厂可以完成一些计算任务，但它并不是一个适合存储大量数据的地方。...如果你曾经写过CUDA内核代码的话，就可以知道任何两个PyTorch都有机会进行融合来节省全局内存的读写成本。...现代深度学习模型通常都在进行大规模的计算操作，并且像PyTorch这样的框架是异步执行的。也就是说，当PyTorch正在运行一个CUDA内核时，它可以继续运行并在后面排起更多的CUDA内核。

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坏了，我的RTX 3090 GPU在对我唱歌！

这不是灵异事件，也不是科幻电影，而是一位 AI 科学家在「整活」。 这位科学家名叫 Vrushank Desai。据他介绍，机箱中的旋律是由 GPU 的电感线圈发出来的。...接着，Desai 发现了一个有趣的现象，即与运行 CUDA 图形或自定义内核相比，Pytorch Eager 模式会导致更响的 GPU 线圈噪音 ——Desai 表示甚至能听到代码运行的声音！...为了测试这一点，Desai 编写了一个内核，该内核可以从全局内存中执行大量加载，这是一项非常耗能的操作，并改变内核启动之间的持续时间，Desai 发现确实可以通过这种方式控制线圈噪音！...实际上，当有人听到「CUDA 内核」这个词时，并没有任何硬件可以映射成这个人可能想到的东西。CPU 领域的内核要比 FP32 ALU 更加强大，大致对应了英伟达 GPU 的「CUDA 内核」。...因此，为了好玩，我们可以试着猜测有多少个晶体管被分配给了一个 RTX 3090 CUDA 内核，它与 AMD Ryzen 7950X CPU 的比较结果见下表。

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【AI大模型】从零开始运用LORA微调ChatGLM3-6B大模型并私有数据训练

LoRA主要通过在模型的每个变换器层中引入两个低秩矩阵（A 和 B）来实现。这些矩阵与原始的注意力矩阵或前馈网络权重矩阵相乘，以引入新的可训练参数。...Git LFS： 安装完成后，你需要运行以下命令来设置Git LFS： git lfs install 这将设置Git LFS的全局Git钩子。...打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"}]}...很高兴见到您，请问有什么事情是我可以为您服务的呢？"}]} {"conversations": [{"role": "user", "content": "能介绍一下你自己吗？"}..., {"role": "assistant", "content": "当然可以，我是 大数据小禅，一个由 大数据小禅的微调实验室 开发的人工智能助手，可以为您提供回答和帮助。"}]}

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充分利用NVIDIA Nsight开发工具发挥Jetson Orin的最大潜力

一旦启用，Nsight Visual Studio Code 版本将成为 CUDA 编程和调试的一站式工具。它允许您设置 GPU 断点和设备代码。...分析时要考虑的专业提示是在继续研究 CUDA 内核或图形着色器之前不要跳过收集系统级视图。...内核grid是否足够大，SM 指令率高吗？是否使用了Tensor Core等等。还附带了一个可扩展的分析和专家系统框架，其中包含人们可能会遇到的常见优化流程。...我们今天介绍的所有工具可以在 jetson 上本地运行。 Nsight compute 是用于 CUDA 应用程序的内核分析器。...它有助于收集详细的低级性能指标和 API 信息，以帮助分析在 GPU 上运行的 cUDA 内核。它允许您使用 GUI 或 CLI 交互式地分析 CUDA 内核，同时指定所选内核配置文件的特定实例。

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CUDA 6中的统一内存模型

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。...我们可以直接地将文件的内容读取到已分配的内存，然后就可以将内存的指针传递给在设备上运行的CUDA内核。然后，在等待内核处理完成之后，我们可以再次从CPU访问数据。...通过数据局部性原理提高性能 通过在CPU和GPU之间按需迁移数据，统一内存模型可以满足GPU上本地数据的性能需求，同时还提供了易于使用的全局共享数据。...统一内存模型中分配我们的“ dataElem”结构可消除所有多余的设置代码，这些代码与主机代码被相同的指针操作，留给我们的就只有内核启动了。这是一个很大的进步！...CUDA的未来版本可能会通过添加数据预取和迁移提示来提高使用统一内存模型的应用程序的性能。我们还将增加对更多操作系统的支持。我们的下一代GPU架构将带来许多硬件改进，以进一步提高性能和灵活性。

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入门篇-GPU知识概览

接口，主要是对各种IOCTL接口进行封装，便于重用与代码共享KMS正常工作时，需要设置显卡或者图形适配器的模式，主要体现在以下两个方面 更新画面 : 显示buffer的切换，多图层的合成方式控制，以及每个图层的显示位置...，详细了解可参考 DRM 学习简介 | 何小龙 。...用户视角下面以模式设置为例，简述用户程序的调用流程 打开DRM设备文件 : open("/dev/dri/card0"); 获取显卡资源句柄 : drmModeGetResources(...); 获取...connectorId : drmModeGetConnector(...); 创建FrameBuffer : drmModeAddFB(...); 设置Crtc模式 : drmModeSetCrtc(...指令执行时会经过 SIMD 通道，到达 SIMD 处理器内部的局部存储器或者外部的全局存储器。

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CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(三)

除/取膜 指令 按位操作永远比普通的操作快，比如当n是2的幂的时候，(i>>log2(n))要比i/n快得多。并且i%n和(i & (n-1))也是相等的。详情查看编程指南 11.1.2....并且对于单精度浮点数，建议使用单精度的数学函数和操作。而且在普遍意义上来说，单精度比双精度快。 11.1.4. 小指数取幂 这是啥意思呢，看这个表就知道了： ?...另外，当计算类似x^2,x^3这样的整数指数的时候，使用连续相乘会比用pow()函数要开销少。 还有，用 sinpi()替换sin(π*),其他三角函数同理。就是反正有专用的函数要用专用的，别瞎整。...内存指令 尽量避免使用全局内存。尽可能使用共享内存 12. 控制流 12.1. 分支与分歧 一个warp里尽量不要分支。就是一旦遇到分支，warp里的thread要等其他的都运行完才可以。...被设置成了warp大小的整数倍，可以解决这一问题。

1.5K100

从头开始进行CUDA编程：原子指令和互斥锁

在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。...下面是当四个线程试图从同一个全局内存中读写时可能发生的情况的示意图。线程1-3从全局寄存器读取相同的值0的次数不同(t分别为0,2,2)。它们都增加1，并在t= 4,7和8时写回全局内存。...这意味着我们可以在几秒钟内处理200亿字符数据集(如果我们的GPU拥有超过20gb的RAM)，而在最慢的CPU版本中这将需要一个多小时。 我们还能改进它吗?让我们重新查看这个内核的内存访问模式。...在内核函数的最后，我们需要对所有本地结果求和。由于有 32 × 80 = 2,560 个块，这意味着有 2,560 个线程尝试写入全局内存。所需需要确保每个线程只执行一次。...我们将块的数量设置为32 × SMs数量的倍数，就像之前的教程中建议的那样。但几倍合适呢?我们来计算一下!

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英伟达CUDA介绍及核心原理

内存模型与管理： CUDA具有独特的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存等。...程序员需要精心设计数据布局和访问模式，以充分利用这些内存层次的优势，减少数据延迟和带宽瓶颈。 4....- 内建函数与原子操作：提供对特定硬件功能的直接访问，如浮点数舍入模式控制、向量操作、原子加减等。 5....- 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....- 最大限度利用硬件并行性：合理设置线程块大小、网格尺寸，以及有效利用共享内存和同步机制，以充分填满GPU的计算资源。

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在CUDA的天下，OpenAI开源GPU编程语言Triton，将同时支持N卡和A卡

机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？...英伟达在 2007 年发布了 CUDA 的初始版本，CUDA 平台是一个软件层，使用者可以直接访问 GPU 的虚拟指令集和并行计算单元，用于执行计算内核。...CUDA 等特定供应商库更好用的库，能够处理神经网络中涉及矩阵的各种操作，具备可移植性，且性能可与 cuDNN 或类似的供应商库相媲美。...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...ACL 论文分享会设置 Keynote、 论文分享 、圆桌论坛、 Poster与企业展台环节 。

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CUDA PTX ISA阅读笔记（一）

ps:因为文档是英文的(而且有二百多页= =)，鉴于博主英语水平有限并且时间也有限(主要是懒)，因此只意译了一些自以为重点的内容，如想要深入学习，还是乖乖看文档去吧 第一章 介绍 1.1....使用GPU进行可扩展数据并行计算 介绍了一波并行计算的知识。 1.2. PTX的目标 PTX为提供了一个稳定的编程模型和指令集，这个ISA能够跨越多种GPU，并且能够优化代码的编译等等。...全局状态空间 使用ld.global,st.globle和atom.global来访问全局状态空间。而且，访问全局变量空间是没有顺序的，是需要使用bar.sync来同步的。 5.1.5....采集器设置 它有各种模式，看CUDA C Programming Guide获取更多细节。 5.3.3. 频道数据类型和频道指令字段 以前之后OpenCL能用，现在都能用了。...取整修改器 这里是表示取整的标志，有什么向下取证向上取整之类的。

5.8K60

异构计算综述

而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。...j) 支持CUDA的GPU集成有8个内存控制器，GPU的内存带宽通常是CPU 的十倍 1.2 GPU计算模型 内核是执行模型的核心，能在设备上执行。...当一个内核执行之前，需要指定一个N-维的范围（NDRange）。一个NDRange是一个一维、二维或三维的索引空间。还需要指定全局工作节点的数目，工作组中节点的数目。...合理设置节点数目，工作组数目能提高程序的并行度。 图1.GPU计算模型 CPU的长项是整数计算，GPU的优势则是浮点计算。...OpenCL通过主机程序定义上下文并创建一个被称为命令队列的数据结构来管理内核程序的执行。在命令队列中，内核程序可顺序执行也可乱序执行。

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CUDA 04 - 同步

对于主机来说, 由于需要CUDA API调用和所有点的内核启动不是同步的, cudaDeviceSynchonize函数可以用来阻塞主机应用程序, 直到所有CUDA操作(复制, 核函数等)完成: cudaError_t...cudaDeviceSynchronize(void); 这个函数可能会从先前的异步CUDA操作返回错误, 因为在一个线程块中线程束以一个为定义的顺序被执行, CUDA提供了一个使用块局部栅栏来同步他们的执行的功能...在栅栏之前所有线程产生的所有全局内存和共享内存访问, 将会在栅栏后对线程块中所有其他的线程可见. 该函数可以协调一个块中线程之间的通信, 但他强制线程束空闲, 从而可能对性能产生负面影响....块间同步, 唯一安全的方法就是在每个内核执行结束端使用全局同步点, 也就是说, 在全局同步后, 终止当前的核函数, 开始执行新的核函数....不同块中的线程不允许相互同步, 因此GPU可以以任意顺序执行块. 这使得CUDA程序在大规模并行GPU上是可扩展的.

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双引擎 GPU 容器虚拟化，用户态和内核态的技术解析和实践分享

目前显存隔离是通过拦截所有显存相关的系统调用来实现，主要包括显存信息，显存分配和显存释放等。而且当前显存隔离只能静态设置，不能动态改变。相对用户态可以支持显存超发，内核态还无法做到显存超发。...CUDA Context 对应的算力资源包括计算资源（Execution）和内存拷贝（Copy）资源。每个 GPU 有一个内核线程进行此 GPU 上所有 CUDA Context 的调度。...分时混布类似于时间片轮转的共享混布，但此时显存也会随着计算的上下文一同被换入换出。由于底层的虚拟化层无法感知业务何时需要计算，我们针对每张 GPU 卡，维护了一个全局的资源锁。...首先是昆仑芯，我们已经在昆仑芯上做了上面提到虚拟化能力的适配。随着场景的扩展，会不断适配其它主流加速硬件。 Q ：用户态和内核态是两个不同的产品吗？...A：内核态因为是在内核做的虚拟化，对 CUDA 版本没有特别要求，目前支持所有 CUDA 版本。如果 NV 更新 CUDA，预期不需要做特别支持工作。

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在CUDA的天下，OpenAI开源GPU编程语言Triton，将同时支持N卡和A卡

OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？...英伟达在 2007 年发布了 CUDA 的初始版本，CUDA 平台是一个软件层，使用者可以直接访问 GPU 的虚拟指令集和并行计算单元，用于执行计算内核。...CUDA 等特定供应商库更好用的库，能够处理神经网络中涉及矩阵的各种操作，具备可移植性，且性能可与 cuDNN 或类似的供应商库相媲美。...团队表示：「直接用 CUDA 进行 GPU 编程太难了，比如为 GPU 编写原生内核或函数这件事，会因为 GPU 编程的复杂性而出奇困难。」...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。

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首个GPU高级语言，大规模并行就像写Python，已获8500 Star

机器之心报道 编辑：泽南、小舟 最多可支持 10000+ 个并发线程。 经过近 10 年的不懈努力，对计算机科学核心的深入研究，人们终于实现了一个梦想：在 GPU 上运行高级语言。...使用 Bend，你可以为多核 CPU/GPU 编写并行代码，而无需成为具有 10 年经验的 C/CUDA 专家，感觉就像 Python 一样！ 是的，Bend 采用了 Python 语法。...首先，Bend 不适用于现代机器学习算法，因为这些算法是高度正则化的（矩阵乘法），具有预先分配的内存，并且通常已经有编写好的 CUDA 内核。...Bend 的巨大优势体现在实际应用中，这是因为「真正的应用程序」通常没有预算来制作专用的 GPU 内核。试问，谁在 CUDA 中制作了网站？而且，即使有人这样做了，也是不可行的，因为： 1....真正的应用程序需要从许多不同的库导入函数，无法为它们编写 CUDA 内核； 2. 真实的应用程序具有动态函数和闭包； 3. 真实的应用程序会动态且不可预测地分配大量内存。

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S-LoRA：一个GPU运行数千大模型成为可能

此外，S-LoRA 还采用了新的张量并行策略和高度优化的定制 CUDA 内核，以实现 LoRA 计算的异构批处理。...取而代之的是，研究者建议实时计算 LoRA 计算 xAB（如公式 2 所示）。 在 S-LoRA 中，计算 base 模型被批处理，然后使用定制的 CUDA 内核分别执行所有适配器的附加 xAB。...研究者没有使用填充和 BLAS 库中的批处理 GEMM 内核来计算 LoRA，而是实施了定制的 CUDA 内核，以便在不使用填充的情况下实现更高效的计算，实施细节在第 5.3 小节中。...为了有效解决这些难题，研究者提出了 「Unfied Paging」，并通过预取适配器权重将 I/O 与计算重叠。...在本文设置中，额外的 LoRA 适配器引入了新的权重矩阵和矩阵乘法，这就需要为这些新增项目制定新的分区策略。

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