# 使用tensorcore架构实现步骤
## 1. 了解tensorcore架构
首先，我们需要了解什么是tensorcore架构。TensorCore是英伟达公司推出的一种硬件架构，用于加速矩阵计算和深度学习任务。TensorCore可以在单个时钟周期内执行矩阵乘法和累加操作，大大加快了计算速度。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些工作，包括：
- 安装合适的NVIDIA显
原创
2023-08-16 07:31:21
270阅读
用于深度学习的自动混合精度深度神经网络训练传统上依赖IEEE单精度格式，但在混合精度的情况下，可以训练半精度，同时保持单精度网络的精度。这种同时使用单精度和半精度表示的技术称为混合精度技术。混合精度训练的好处通过使用Tensor Core加速数学密集型运算，如线性和卷积层。与单精度相比，通过访问一半的字节可以加快内存受限的操作。减少训练模型的内存需求，支持更大的模型或更小的批。启用混合精度涉及两个
原创
2021-05-01 22:32:23
734阅读
在人工智能和深度学习领域，自然语言处理（NLP）成为了一个非常热门且具有广泛应用的领域。随着模型的复杂性和数据量的增加，利用高性能硬件来加速训练和推理的需求也日益增长。TensorCore作为NVIDIA GPU中的一种专门设计的硬件加速器，可以显著提高深度学习训练的并行性和效率。本文将深入探讨NLP如何使用TensorCore，通过详细的分析和解决步骤，帮助开发者优化其NLP应用程序。
###
之前也提到了，一般而言我们会采用LSTM处理输入的句子，根据上下文等信息调整词向量，但是LSTM终究有长期依赖问题，这是它的结构决定的，而self-attention的出现，既可以实现以上的目的，同时又避免了长期依赖问题，那为什么不用self-attention替代LSTM进行分析呢，这就是transformer提出的缘由。简单来说，transformer就是在seq2seq的基础上，引入mult
转载
2023-11-10 19:10:01
0阅读
看到下面的白皮书的两段话： https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/Solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf Using FP16/FP32 mixed-precision ...
转载
2021-05-23 07:13:00
405阅读
2评论
本文将会深入介绍 MegEngine CUDA 平台的底层卷积算子的实现原理，并将会对 Nvidia CUTLASS 的 Implicit GEMM 卷积 文档 进行解读和补充。 ...
转载
2021-07-30 14:26:00
1315阅读
2评论
使用Auto TensorCore CodeGen优化Matmul 本文将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta / Turing GPU上编写高性能matmul调度。这是一个生成tensorcore内核的解决方案，其中大多数转换都是通过ir传递完成的。用户还
转载
2020-12-23 06:19:00
147阅读
2评论
用Auto-TensorCore代码生成优化matmul 将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta/Turing GPU上编写高性能matmul调度。这是一个透明的解决方案，可以生成大多数在ir过程中完成的转换的tensorcore内核。用户还可以编写带有te
转载
2020-12-14 06:36:00
209阅读
2评论
1 背景在基于深度学习卷积网络的图像处理领域，作为计算密集型的卷积算子一直都是工程优化的重点，而卷积计算一般转化为矩阵乘运算，所以优化矩阵乘运算自然成为深度学习框架最为关心的优化方向之一。鉴于此，Nvidia官方给出了一套硬件解决方案，即Tensor Core，可加速矩阵乘运算，实现混合精度计算，在保持准确性的同时提高吞吐量。2 硬件单元同CUDA Core一样，Tensor Core也是一种运算
转载
2023-07-07 22:13:48
552阅读
凭借AMD和苹果等厂商的订单，台积电毫无疑问已经在7nm领域站稳了脚跟。三星电子则准备跳过7nm制程，直接采用7nm LPP EUV。最近有消息传出，由于报价更低，所以英伟达将重新采用三星代工，并且2020年的图形芯片Ampere(安培)将采用三星7nm EUV制程。根据Digitimes的报道，目前半导体从业者认为三星7nm EUV制程在良品率与品质方面的情况仍然无法预测，但是由于制程规划上的偏
转载
2024-01-02 10:32:16
36阅读
本文系统解析轻量化AI模型动态TensorCore调度框架设计，从Volta到Blackwell架构演进、轻量化模型特性到动态调度核心模块（矩阵划分、精度选择、并行策略）的逐层实现，结合CUDA流、WMMA/wgmma API及Split-K模式实战代码，完整呈现从零到一的开发流程。通过误差分析、硬件特性适配与企业级部署案例，揭示如何实现模型推理性能30倍提升与资源消耗降低，为边缘计算、实时推理等场景提供可复用的技术方案。
概述深度学习模型中费时的算子是往往是卷积操作，而卷积的本质是矩阵的乘加计算，所以通过硬件加速矩阵的乘加运算就能达到加速深度学习训练与推理的目标；本文旨在形象化的解释Google TPU与Nvidia TensorCore对矩阵乘加的加速过程 Nvidia TensorCore NV TensorCore 加速矩阵乘加运算示意图
Nvidia官方给出的TensorCore
转载
2024-03-23 10:09:23
655阅读
为此，我们需要在A矩阵的行和B矩阵的列上进行循环。本文介绍了TensorCore和其api wmma api的使用，和常规CUDA C开发不太一样的
原创
2024-07-25 14:34:10
306阅读
RTX3070Ti核心采用完整版的GA104核心，拥有48组6144个CUDA核心、192个TensorCore核心和48个RTCore核心。RTX3070Ti怎么样这些点很重要http://www.adiannao.cn/dq显卡的显存容量为8GB，
原创
2021-12-10 11:27:15
581阅读
如何使用TensorCores优化卷积 本文将演示如何在TVM中使用TensorCores编写高性能的卷积计划。假设卷积的输入有大量数据。首先介绍如何在GPU上优化卷积。 TensorCore简介 每个Tensor核心都提供一个4x4x4的矩阵处理阵列，该阵列可以运行 ，其中A，B，C和D是4x4矩
转载
2020-12-22 08:50:00
105阅读
2评论
1、混合精度训练混合精度训练(mixed-precision)的原理是降低部分变量和运算的精度，一般GPU默认浮点精度为32位，即每个变量占用4个字节内存，可以将浮点精度将为16位，即每个变量2个字节，于是就可以减少一半的内存占用。这样的做法不会缩减模型的规模(参数量)，但会降低计算精度，提高训练速度，尤其是在支持TensorCore的GPU上。 Pytorch 1.5以后的版本均支持自动混合精度
转载
2024-02-25 11:06:29
165阅读
FP16(半精度浮点数)表示能够提升拥有TensorCore架构的GPU的计算速度(V100)。有很多相关介绍对其运作原理和使用方法进行了说明，本文就不再赘述。其优点可以概括为2点：1）FP16只占用通常使用的FP32一半的显存。2）NVIDIA V系列GPU在对FP16计算速度比FP32快上许多（实际加速比根据混合精度使用策略的不同存在差异）。
原创
2024-07-24 10:20:08
137阅读
本次的分享主要分为两部分： 一、TensorRT理论介绍：基础介绍TensorRT是什么；做了哪些优化；为什么在有了框架的基础上还需要TensorRT的优化引擎。二、TensorRT高阶介绍：对于进阶的用户，出现TensorRT不支持的网络层该如何处理；低精度运算如fp16，大家也知道英伟达最新的v100带的TensorCore支持低精度的fp运算，包括上一代的Pascal的P100也是支持fp1
还是搬运来给自己学习啊 多谢体谅拉~~这里分享混合精度训练的时候遇到的各种问题：1.forward期间nan，2.训练过程中loss scale一泻千里最终导致训练崩溃，以及如何debug。简介FP16(半精度浮点数)表示能够提升拥有TensorCore架构的GPU的计算速度(V100)。有很多相关介绍对其运作原理和使用方法进行了说明，本文就不再赘述。其优点可以概括为2点：1）FP16只占用通常使
转载
2023-09-06 15:46:53
355阅读
