推荐文章：CUDA HGEMM——加速半精度矩阵乘法的利器

在深度学习和高性能计算的疆域中，矩阵乘法扮演着核心角色。针对这一关键运算，我们发现了一个名为 CUDA HGEMM 的开源项目，它专为利用GPU的tensor core优化半精度（FP16）通用矩阵乘法而生。下面，让我们一探究竟。

项目介绍

CUDA HGEMM是一个高度优化的半精度矩阵乘法库，设计用于通过NVIDIA GPU的WMMA（张量核心）API和MMA PTX指令实现高效计算。该项目基于标准矩阵乘法规则：

C(M * N) = A(M * K) * B(K * N)

在不同尺寸下（从256到16384），其性能至少达到CUBLAS的95%，并在许多情况下超越了CUBLAS的性能，展现了卓越的计算效率。

技术剖析

CUDA HGEMM项目集成了多种高级优化策略，旨在最大化GPU资源利用率：

• 块状与线程块瓷砖化（Tiling）：采用256x128作为块瓷砖大小，以及64x64作为线程块瓷砖大小，以优化内存访问模式。
• 全局内存共聚合访问：利用宽指令访问技术减少带宽浪费。
• 数据重用：通过共享内存存储矩阵A和B的数据来提升效率。
• 异步复制：非阻塞操作加快数据传输速度。
• 银行冲突避免：利用填充方法处理WMMA API