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cublas权威发布_cublas benchmark(2024年12月精准访谈)

内容来源：牛排名所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

cublas

英伟达：帝国裂缝一条条2023.11.3 英伟达：帝国裂缝一条条外界常有这样一种错觉，因为英特尔CPU卖的好就将其归于一家成功的硬件公司，而事实上，英特尔统治桌面处理器的功臣是诞生于1978年的X86架构。英伟达之所以能够垄断人工智能训练芯片市场，CUDA架构绝对是幕后功臣之一。 ①为什么CUDA有这种魔力？ CUDA的初衷是为GPU增加一个易用的编程接口，让开发者无需学习复杂的着色语言或者图形处理原语。到2008年遭遇金融风暴，显卡销售不好的英伟达营收大跌，股价一度跌到只剩1.5美元，比AMD最惨的时候还要惨。当GPU的算力价值被发现后，大厂也猛然醒悟，英伟达此前数年迭代和铺垫的CUDA，已然成为AI绕不开的一堵高墙。为了筹建CUDA生态，英伟达为开发者提供了丰富的库和工具，如cuDNN、cuBLAS和TensorRT等，方便开发者进行深度学习、线性代数和推理加速等任务。此外，英伟达还提供包括CUDA编译器和优化器在内的完整开发工具链，使开发者能够更方便地进行GPU编程和性能优化。。这种“扶上马，送一程”的奉献精神，使英伟达仅用了两年半时间，就将CUDA生态的开发者数量翻了一倍。更关键的是，英伟达深知硬件作为护城河的缺陷在于没有用户粘性，于是将硬件与软件捆绑，GPU渲染要用CUDA、AI降噪要用OptiX、自动驾驶计算需要CUDA…… 尽管英伟达目前凭借GPU+NVlink+CUDA垄断了AI算力90%的市场，但帝国的裂缝已经不止一条了。 ②一条条裂缝 AI厂商苦CUDA久矣，并不是危言耸听。但为了摆脱英伟达的钳制，两种选择都有人尝试。2016年，AMD推出的基于开源项目的GPU生态系统ROCm，提供HIP工具完全兼容CUDA，就是一种跟随路线。 ③挑战者华为 2023年10月17日，美国更新了针对AI芯片的出口管制规定，阻止英伟达等公司向中国出口先进的AI芯片。根据最新的规则，英伟达包括A800和H800在内的芯片对华出口都将受到影响。基本上可以理解为华为针对英伟达做了一套平替，芯片层是昇腾910和昇腾310，异构计算架构（CANN）对标英伟达CUDA + CuDNN核心软件层。 ④尾声英伟达

Nvidia HPC：全能引擎在科技飞速发展的今天，Nvidia凭借其高性能计算（HPC）框架，成为了领域的佼佼者。Nvidia的HPC框架以其无与伦比的计算能力、速度和效率，在人工智能、科学研究和大数据分析等领域发挥着重要作用。 𐟔砎vidia HPC框架简介 Nvidia的HPC框架利用图形处理单元（GPU）加速计算过程。该框架的核心是CUDA（计算统一设备架构），它允许软件开发者使用类似C++的语言编写程序，这些程序能够在GPU上进行并行处理。这个框架不仅适用于Nvidia硬件，还兼容各种计算架构，使其具有广泛的适用性。 𐟌Ÿ 主要特点和优势速度和效率：Nvidia HPC框架能够显著减少复杂任务的计算时间。这种速度对于气候建模、基因组研究和量子物理模拟等领域至关重要。可扩展性和灵活性：该框架具有高度的可扩展性，可满足从小规模研究项目到大规模工业应用的需求。它支持各种编程语言和软件环境，足够灵活。 AI集成：随着AI和机器学习的兴起，Nvidia的HPC框架无缝集成了AI能力，允许更复杂的数据分析和预测建模。生态系统：Nvidia的生态系统包括软件库、开发工具和支持社区。像cuDNN和cuBLAS这样的库分别优化了深度学习和线性代数操作。 𐟓ˆ 应用和用例科学研究：在天体物理学和分子生物学等领域，研究人员利用该框架进行模拟和数据分析。人工智能：从神经网络训练到实时推理，HPC框架加速了AI工作流程。医疗保健：在医学成像和基因组学中，它有助于更快、更准确的诊断和研究。金融：用于高频交易算法和风险管理模型。随着我们进入数据至关重要的时代，Nvidia的HPC框架作为一项关键工具脱颖而出。随着持续的进步和对创新的承诺，Nvidia有望保持在HPC领域的领先地位，推动各行各业的进步。

从零开始优化CUDA矩阵乘法内核矩阵乘法在深度学习中非常重要，几乎占据了所有的浮点运算。这篇文章记录了如何从零开始编写一个CUDA矩阵乘法内核，并逐步优化它，最终达到接近cuBLAS的性能。通过这个过程，我们可以深入了解现代GPU的性能特性，包括全局内存访问合并、共享内存缓存以及占用率优化等。初始内核：简单实现 𐟓– 最简单的实现方式是每个线程计算结果矩阵C中的一个元素。这种方法的性能非常低，主要是因为内存访问效率低。初始性能只有309 GFLOPs，占cuBLAS的1.3%。全局内存访问合并：提升性能 𐟚€ 通过调整线程对矩阵数据的访问模式，使得线程在同一warp内可以顺序地读取数据，从而实现全局内存访问的合并。这一步优化将性能提升到1986.5 GFLOPs，占cuBLAS的8.5%。共享内存缓存：减少内存访问 𐟒𞊤𝿧”襅𑤺륆…存将矩阵A和B的块缓存到共享内存中，通过减少全局内存的访问次数，大幅降低了内存访问的开销，从而提升了计算效率。性能达到2980.3 GFLOPs，占cuBLAS的12.8%。 1D块分块：减少共享内存访问 𐟓 每个线程计算多个C矩阵中的元素，这样减少了共享内存的访问频率。性能大幅提升到8474.7 GFLOPs，占cuBLAS的36.5%。 2D块分块：增加算术密度 𐟓 通过进一步分块，每个线程计算更大的C矩阵块，从而增加了算术密度。性能达到15971.7 GFLOPs，占cuBLAS的68.7%。矢量化内存访问：提高带宽利用率 𐟚€ 矢量化是一种利用硬件并行性的方法，通过使用宽度为4的矢量数据类型（如float4）来进行内存读写操作，从而在一个操作中处理更多的数据。这一策略大大减少了内存指令的数量，提高了内存带宽的利用率。性能提升到18237.3 GFLOPs，占cuBLAS的78.4%。自动调优：寻找最佳参数 𐟔 通过自动调优，寻找最佳的块尺寸等参数。性能进一步提升到19721.0 GFLOPs，占cuBLAS的84.8%。 Warp分块：进一步提升并行度 𐟌 引入Warp层级的分块优化，进一步提升并行度和寄存器缓存的局部性。最终性能达到21779.3 GFLOPs，占cuBLAS的93.7%。通过这些优化步骤，我们可以看到CUDA内核的性能如何逐步接近cuBLAS的性能。每一个优化步骤都充分利用了GPU的特性，如全局内存访问合并、共享内存缓存以及矢量化内存访问等。希望这些经验能帮助你更好地优化自己的CUDA代码。

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