40 GB HBM2 and 40 MB L2 cache 为了满足巨大的计算吞吐量，NVIDIA A100 GPU拥有40gb的高速HBM2内存，其内存带宽达到1555gb/s，比Tesla V100...此外，A100 GPU的片上内存显著增加，包括一个比V100大近7倍的40MB二级（L2）缓存，以最大限度地提高计算性能。...Asynchronous copy A100 GPU包括一个新的异步复制指令，该指令将数据直接从全局内存加载到SM共享内存中，从而消除了使用中间寄存器文件（RF）的需要。...异步屏障将屏障到达和等待操作分开，可用于将从全局内存到共享内存的异步副本与SM中的计算重叠。它们可用于使用CUDA线程实现producer-consumer模型。...预定义的Task graph允许在单个操作中启动任意数量的内核，极大地提高了应用程序的效率和性能。A100增加了新的硬件特性，使Task graph中网格之间的路径明显更快。
在NVIDIA的GPU中，内存（GPU的内存）被分为了全局内存（Global memory）、本地内存（Local memory）、共享内存（Shared memory）、寄存器内存（Register...片内存储体的访问延迟（Latency）远低于片外存储体的访问延迟（Latency），当然片内存储体也有更快的传输速度。 全局内存（Global memory），位于片外存储体中。...容量大、访问延迟高、传输速度较慢。在2.X计算力之后的GPU上，都会使用二级缓存（L2 cache）做缓冲，达到较快的传输速度，但这并不能减少访问的延迟（Latency）。...当一个线程束中的各个线程访问的不是一段连续的内存时，如果访问的是全局内存，则可能会访问多次，造成时间的浪费；但如果访问的是常量内存，只要访问的数据是在一级缓存内，则立刻取得数据。 ?...第一句话比较难度，大致意思是在进行纹理贴图操作或几何表面访问的操作时，由于访问数据的方式不符合访问全局内存和常量内存的访问规律，导致访问速度下降，但是纹理内存可以解决这一问题。
其次，GPU采用分层的内存架构，包括全局内存、共享内存、本地内存和常量内存等。这些内存类型用于缓存数据，以减少对全局内存的访问延迟。另外，GPU利用硬件进行线程调度和执行，保持高效率。...每个核心有1MB L2缓存，整个CPU有高达117MB的L3缓存（平均每个核心1.625MB），明显高于其他同级别的Arm处理器。...增加SRAM容量可以大幅提高缓存命中率，减少内存延迟对性能的影响。AMD的3D V-Cache以相对合理的成本实现了缓存容量的巨大提升（在CCD内L3缓存的基础上增加了2倍），对性能的改进也非常明显。...在新一代CPU普遍支持的CXL 1.0/1.1中，CXL内存模块首先实现主机级的内存扩展，试图突破传统CPU内存控制器的发展瓶颈。CPU核心数量增长的速度远远快于内存通道的增加速度是其中的原因。...然而，CPU和GPU之间存在一种"错配"现象：GPU的AI算力明显高于CPU，但直接的内存（显存）容量通常不超过100GB，与CPU的TB级内存容量相比相差一个数量级。
这些时间数字每代 GPU 都不一样，这里的适用于缓存相对较慢的 Ampere GPU： 全局内存访问（多至 80GB）：~380 个周期 L2 缓存：~200 个周期 L1 缓存或共享内存访问（每个流式多处理器最多...二级缓存、共享内存、一级缓存和使用的寄存器数量与该速度都是相关的。...L2 缓存中的矩阵内存块比全局 GPU 内存（GPU RAM）快 3-5 倍，共享内存比全局 GPU 内存快约 7-10 倍，而 Tensor Cores 的寄存器比全局 GPU 内存快约 200 倍。...（RTX 30 系）：128 kb 共享内存 / 6 MB L2 Ada（RTX 40 系）：128 kb 共享内存 / 72 MB L2 显然 Ada 有很大的 L2 缓存，允许更大的块体量，这减少了全局内存访问...因此，数据只需从全局内存加载一次，然后可通过 L2 缓存使用，使 Ada 的这种架构的矩阵乘法速度提高约 1.5-2.0 倍。
7、warp中的指令可以被一次完成，也可能经过多次调度，例如通常SM中的LD/ST(加载存取)单元数量明显少于基础数学操作单元。...4.4.1 内存架构 部分架构的GPU与CPU类似，也有多级缓存结构：寄存器、L1缓存、L2缓存、GPU显存、系统显存。...它们的存取速度从寄存器到系统内存依次变慢： 存储类型 寄存器 共享内存 L1缓存 L2缓存 纹理、常量缓存 全局内存 访问周期 1 1~32 1~32 32~64 400~600 400~600 由此可见...，shader直接访问寄存器、L1、L2缓存还是比较快的，但访问纹理、常量缓存和全局内存非常慢，会造成很高的延迟。...： 4.4.3 CPU-GPU异构系统 根据CPU和GPU是否共享内存，可分为两种类型的CPU-GPU架构： 上图左是分离式架构，CPU和GPU各自有独立的缓存和内存，它们通过PCI-e等总线通讯。
基于Hopper架构的英伟达Hopper H100张量核心GPU已经是第九代数据中心GPU了，相比上一代安培架构的A100 GPU，Hopper架构明显强悍了很多，不仅晶体管数量有明显提升，制作工艺也从...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。...HBM3内存子系统比上一代增加了近2倍的带宽。H100 SXM5 GPU是世界上第一个采用HBM3内存的GPU，提供领先于同级别的3TB/秒的内存带宽。...50 MB L2 高速缓存架构缓存了大量的模型和数据集，在重复访问时减少了对HBM3的访问。 与A100相比，第二代多实例GPU（MIG）技术为每个GPU实例提供了约3倍的计算能力和近2倍的内存带宽。...交换机的总吞吐量从上一代的7.2 Tbits/秒增加到13.6 Tbits/秒。新的第三代NVSwitch技术还为多播和NVIDIA SHARP网内还原的集体操作提供了硬件加速。
L1 缓存和 L2 缓存是在 CPU 核心内部的（每个核心都配有独立的 L1/L2 缓存），L3 缓存是所有核心共享的。缓存是 SRAM，速度比系统内存（DRAM）要快非常多。...L1/L2 缓存是片上缓存，速度很快，但是通常比较小。比如 L1 cache 通常在 32KB~256KB 这个级别。而 L3 cache 可以达到 8MB~32MB 这个级别。...depth testing, blending 等操作都是在这里完成的。 Register File, L1 Cache, L2 Cache。寄存器和各级缓存。...移动 GPU 还会有 TileMemory，也就是片上内存（On-Chip Memory）。 L2 缓存是所有的 Shader 核心共享的。...内存访问速度 内存的存取速度从寄存器到系统内存依次变慢： 存储类型 Register Shared Memory L1 Cache L2 Cache Texture/Const Memory System
我们看一款相对单纯的CPU剖面图 ? 这款CPU拥有8颗处理核心，其他组件有L3缓存和内存控制器等。可以见得该款CPU在物理空间上，“核心”并不是占绝大部分。...目前Intel的CPU在设计上有着三级缓存，它们的访问速度关系是：L1>L2>L3，而它们的容积关系则相反：L1<L2<L3。...以图中Intel Core i7 5960X为例，其L3缓存的大小只有20M。很明显CPU自带的缓存大小太小，不足以承载所有的系统。于是需要使用内存来补充。...该款CPU的最大支持64G内存，其内存最大带宽是68GB/s。 然而GPU对应的显存带宽则比CPU对应内存高出一个数量级！ ? ...通过本文的讲述，我们可以发现GPU具有如下特点： 1 提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量并行计算 2 拥有更高的访存速度 3 更高的浮点运算能力
Windows 和 macOS 是非常不同的操作系统，无论是从它们的历史还是所有者的开发理念来看，这在骁龙 X 的头几年尤其明显。...反过来，缓存一致性是使用 MOESI 协议来维护的。 L2 缓存本身以全核心频率运行。而 L1/L2 缓存操作则是全 64 字节操作，这相当于缓存和 CPU 核心之间每秒数百 GB 的带宽。...由于该芯片在 L1/L2 级别已经具有大量缓存，并且这些缓存之间紧密集成，因此高通在此使用相对较小的牺牲缓存作为进入系统内存之前的最后一站。...渲染后端插入本地缓存，以及高通称为 GMEM 的重要暂存器内存（稍后会详细介绍）。 单个着色器处理器块本身是比较常见的，特别是如果你看过 NVIDIA GPU 架构图的话。...从架构上讲，GMEM 不仅仅是一个缓存，因为它与系统内存层次结构分离，并且 GPU 几乎可以对内存执行任何操作（包括在必要时将其用作缓存）。 GMEM 块的大小为 3MB，整体上不算很大。
Tiling 矩阵乘分块是为了将一个大问题化解为小问题求解，这里 CPU 与 GPU 分块的需求也不尽相同。CPU 是希望保持计算的局部性，可以充分利用 L1、L2 高速缓存来避免缓慢的内存访问。...GPU 的全局内存访问带宽完全不足以匹配上它的计算速度。...由于在访问全局内存时是以 32 Byte 为粒度进行访问的，因此如果同一个 warp 内的 thread 请求了一段连续内存的数据，每一个 thread 都请求两次 4 Byte 的数据（小于 GPU...全局访存的最小单位），那么 GPU 会在硬件处将 64 次数据请求按照 32 Byte 进行合并，最终形成 8 次 32 Byte 内存访问。...但由于我一开始学 CUDA 的时候对这一块理解也不深，然后发现许多人（李少侠除外）都很暴力的直接用 float4 读写全局内存，于是我也用了 float4 读写全局内存。
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！...对于 Desai 研究的扩散策略推理优化工作来说，几乎所有的速度提升都来自优化内存访问模式以实现更好的内存利用率。...下图表明，与内存存储（绿色）相比，FP32 计算单元 / 张量核（红色）的速度快得多。 全局内存访问如此慢是有物理原因的。...因此，最有效的 GPU 性能优化手段之一是从全局内存加载数据时访问连续存储器地址。 DRAM 的物理结构是其发挥作用的原因。...相反，GPU 线程寄存器、L1/L2 内存使用 SRAM 进行存储。SRAM 单元由 6 - 晶体管触发器电路组成，并且由于这里涉及到的唯一电容是晶体管栅极，因此访问数据的速度变快了很多。
NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理集群（gpc）、纹理处理集群（tpc）、流式多处理器（SMs）和HBM2内存控制器组成。...，使标准张量核操作的性能提高了一倍； A100中的TF32 Tensor核心操作为在DL框架和HPC中加速FP32输入/输出数据提供了一条简单的途径，运行速度比V100 FP32 FMA操作快10倍，或在稀疏情况下快...混合精度相同； FP64 Tensor核心操作为HPC提供了前所未有的双精度处理能力，运行速度比V100 FP64 DFMA操作快2.5倍； 具有稀疏性的INT8张量核操作为DL推理提供了前所未有的处理能力...，运行速度比V100 INT8操作快20倍； 192kb的共享内存和L1数据缓存，比V100 SM大1.5x； 新的异步复制指令将数据直接从全局内存加载到共享内存中，可以选择绕过一级缓存，并且不需要使用中间寄存器文件...（RF）； 新的基于共享内存的屏障单元（异步屏障），用于新的异步复制指令； 二级缓存管理和常驻控制的新说明； CUDA协作组支持的新的扭曲级缩减指令； 许多可编程性改进以降低软件复杂性。
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。...这些不同的内存区域各有特点，如全局内存提供对主机与设备之间数据交换的支持，共享内存用于同一SM内的线程间高效通信，常量内存和纹理内存则优化了对频繁访问的不变数据的读取。...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。...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。...- 共享内存：每个线程块独享的高速缓存，用于线程块内部线程间的高效数据共享和通信。 - 常量内存：存储在整个内核执行过程中不会改变的数据，访问速度快，适合频繁读取的场景。
图来自源码 https://github.com/NVIDIA-Merlin/Merlin HugeCTR 在单个 NVIDIA V100 GPU 上的速度比 TensorFlow 在 40 核 CPU...通过拼接不同插槽的输出，它减少了 GPU 之间的事务数量，从而促进了更高效的通信。 下图显示了操作序列和 GPU 间通信 ( all2all) 是如何发生的。...GPU卡通信），而在 GPU 之间没有全局规约，因此 LocalizedSlotEmbedding 中的整体数据传输量远小于 DistributedSlotEmbedding。...由于需要全局规约，所以 DistributedSlotEmbedding 适合 embedding 大于 GPU 内存大小的情况，因而 DistributedSlotEmbedding 在 GPU 之间有更多的内存交换...添加了分布式 Redis 集群作为 CPU 缓存，以存储更大的嵌入表并直接与 GPU 嵌入缓存交互。
为此，我们需要查看内存层次结构，以及数据在内存层次结构中移动的速度有多快。...此外，一个设计良好的内存层次结构以最低的成本/字节提供最高的性能。为了让gpu持续地忙碌，数据块必须快速地输入gpu。这是由数据传输带宽和GPU处理数据的速度决定的。...因此，该矩阵乘法是在Volta V100上的算术界，GPU将得到充分利用。图7显示了机器学习中一些常见操作的算法强度。第二行对应于批大小= 1。在这种情况下，线性层变成了内存界而不是算术界。...为了有效地使用Nvidia的张量核心，对于FP16算法，M, N, K必须是8的倍数，对于FP32算法必须是16的倍数。Nvidia核库检查矩阵的维数，如果满足条件，则将操作路由到张量核。...作为一名机器学习架构师，在您寻求提高性能的过程中，您将不可避免地面临是否要从Volta升级到Ampere并支付更高的成本的决定。为此，必须使用Roofline模型确定神经网络是算术界限还是内存界限。
当下，由于AI训练时的高性能计算设备（如NVIDIA GPU）成本高昂，如果任务在训练过程中不能保证数据IO的速度，将会导致计算设备低载甚至空载，这无疑在时间和资源上都是一种极大的浪费。...通常来说，在第二个epoch开始时，由于数据集文件在第一个epoch已被访问过，训练时的IO速度应当有非常明显的提升。...然而，事与愿违，对于较多数量的文件，我们发现训练速度没有明显提升，且每个epoch的训练速度都很慢。 为了查出其中的原因，接下来我们复制一个一模一样的任务，打开Ceph-FUSE日志进行分析。...这类任务一般会读取较多的数据集文件，数据量较大，GPU由于数据IO的瓶颈一直处于饥饿状态，因此GPU利用率较低。总结以下几种解决方案： 元数据缓存 元数据缓存方案能够将读取过的文件元数据缓存在内存中。...传统方式下磁盘中的数据需要先加载至内存中，再拷贝到GPU显存进行训练。
同时在NVIDIA最新的支持Tensor core的GPU提供的float16加速运算支持下，float16模式的预测在不损失准确率的情况下，实现了很大的加速效果（跟float32比较）！ ?...跟float32模式的预测比较，在准确率一致的前提下，float16模式的预测在GPU上更快，更省电，更节省内存占用。...这就好比在吃食物时，同样热量的棉花糖和软糖，显然后者的食用速度是快于前者的，这样也可以尽快消化。 ? 加速效果到底是怎样的呢？...PaddlePaddle在支持float16加速运算(NVIDIA的Tensor Core技术) 的NVIDIA最新GPU(V100)上测试了Fluid float16 预测(inference)的效果...这也就是说，今后再使用PaddlePaddle Fluid时，参数处理速度被大大提升，能够留出更多时间可以用于后续的模型搭建和训练环节，这就像高铁提速能够让大家更快到达目的地，此次改变能让开发者们快捷操作
GPU的DRAM大小可以通过nvidia-smi命令获得，仓库容量不够也是导致CUDA Out of Memory错误的主要原因。...当需要推理你的操作是否有内存带宽限制时，calculator可以发挥很大的作用。 对于简单的算子来说，可以直接推理内存带宽。...例如，A100有1.5T字节/秒的全局内存带宽，可以进行19.5T FLOPS的计算。因此，如果你使用32位浮点（即4个字节），GPU可以执行20万亿次操作的相同时间内加载4000亿个数字。...把运行时间、flops和实现的内存带宽取对数后绘制出来的结果可以看到，执行64次乘法之前，运行时间并没有明显的增加。这也意味着，在这之前，内存带宽是有限的，计算大部分是闲置的。...nvidia-smi中的GPU-Util就是在测量实际运行GPU内核的百分比，这也是一种衡量开销的好方法。
廉相如： 没错，大家对速度和性能的要求是无止境的，无论公司大小，深度学习的训练过程往往需要比较大的开销，无论模型多大，只要是一个实用的模型都需要消耗 GPU 等资源，降低这部分花销，整体的投入产出比就会有明显提升...像是底层通讯实现上，我们花了不少心思，在 NVIDIA 的 GPU 上我们优化后的通讯效率超过了 NVIDIA 自己实现的 NCCL 通讯库。...其中一个优化点的基本思想是常用的分布式训练算法特点是每个 GPU 的收发数据量一样，而且要完成操作必须所有 GPU 都完成通讯，如果 GPU 彼此之间的收发速度不一致，就会造成“木桶定律”，整体的完成速度取决于最慢的那一个...廉相如： 我们目前在开源版本里支持的是分布式 KV 存储，主要在内存里面，比如每个机器存一部分缓存，我们正在打算将本地 SSD，完成复合的缓存方案也对外开源，这可以解决的问题是当数据集特别大，所有机器内存加起来都不够缓存数据集时可以在内存中缓存一部分...此外，整个框架设计非常多的协同操作，很容易发生内存泄漏，这种情况在 C++ 里面很常见，但 Rust 可以有效避免这些错误，所以我们最后选择 Rust。毕竟，如果无法保证安全，速度再快也没用。
hot编码 防止验证模型时爆显存 学习率衰减 冻结某些层的参数 对不同层使用不同学习率 模型相关操作 Pytorch内置one hot函数 1、指定GPU编号 设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为...指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。 2、查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。...6、防止验证模型时爆显存 验证模型时不需要求导，即不需要梯度计算，关闭autograd，可以提高速度，节约内存。如果不关闭可能会爆显存。...而 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存，以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用，并且通过 nvidia-smi命令可见。...也可以在列表外设置一个全局学习率，当各部分字典里设置了局部学习率时，就使用该学习率，否则就使用列表外的全局学习率。 10、模型相关操作 这个内容比较多，我写成了一篇文章。
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