成都网站建设推,台州品牌网站建设,怎么用wordpress建微博,南昌网站设计资讯英伟达的GPU产品架构发展如下图#xff0c;Tensor Core是从2017年的Volta架构开始演变的针对AI模型大量乘加运算的特殊处理单元。本文主要梳理一些关于Tensor Core的一些基础概念知识。 什么是混合精度#xff1f; 混合精度在底层硬件算子层面#xff0c;使用半精度#xf… 英伟达的GPU产品架构发展如下图Tensor Core是从2017年的Volta架构开始演变的针对AI模型大量乘加运算的特殊处理单元。本文主要梳理一些关于Tensor Core的一些基础概念知识。 什么是混合精度 混合精度在底层硬件算子层面使用半精度FP16作为输入和输出使用全精度FP32进行中间结果计算从而不损失过多精度的技术。这个底层硬件层面其实指的就是Tensor Core所以GPU上有Tensor Core是使用混合精度训练加速的必要条件。 CUDA Core和Tensor Core的区别 对CUDA Core来说GPU并行模式实现深度学习模型的功能过于通用比如常见的conv/GEMM操作被编码为FMAfused multiply-add实现硬件层面会把数据按照寄存器-ALU-寄存器-ALU-寄存器方式来回搬运。并且一个时钟周期完成一个FMA。 Tensor Core则对深度学习模型常见的conv/GEMM 提供可编程矩阵乘法和累加单元matrix-multiply-and-accumulate units可为AI训练和推理提供较高的Tensor TFLOPS算力。一个时钟周期可以完成多个FMA操作。 什么是CUDA中的bank冲突
共享内存和bank: 在CUDA架构中共享内存是一个非常快速的内存类型它位于每个线程块内部并为该线程块内的所有线程提供服务。为了实现高吞吐量的访问共享内存被划分为多个独立的存储区域称为“banks”。每个bank可以在单个时钟周期内独立地服务一个线程。
bank冲突: 当两个或更多的线程在同一时钟周期内尝试访问同一个bank中的不同地址时就会发生bank冲突。由于每个bank在一个时钟周期内只能服务一个线程因此这些访问会被序列化导致延迟。
例如假设有两个线程在同一时钟周期内访问第一个bank中的不同地址。第一个线程的访问会被立即处理而第二个线程的访问则需要等待下一个时钟周期。这就导致了额外的延迟从而降低了性能。
避免bank冲突: 为了避免bank冲突程序员需要仔细设计数据的访问模式和数据的布局。理想的情况是同一时钟周期内的所有线程访问的地址分布在不同的banks上这样每个线程的访问都可以在一个时钟周期内被处理从而实现最大的吞吐量。 参考
Releases · chenzomi12/DeepLearningSystem · GitHub
CUDA 中的 bank 冲突 是什么 - 知乎
