GEMM

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Explicit GEMM conv)

目录前言0.简述1.什么是ExplicitGEMMConv2.im2col3.spconv是如何使用ExplicitGEMMConv的4.使用ExplicitGEMMConv处理spconv的优缺点5.拓展-conv加速5.1Introduction5.2im2col5.3Forwardgraph5.4Backwardgraph5.5Pythonexampleforforwardpropagati

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:54

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Implicit GEMM conv)

目录前言0.简述1.什么是ImplicitGEMMConv2.ExplicitGEMMConv3.ImplicitGEMMConv4.ImplicitGEMMConv优化5.spconv和ImplicitGEMMConv总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第八章——实战：CUDA-BEVFu

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:51

GEMM 参考资料

论文：GEMMFIP:UnifyingGEMMinBLIS2302.08417.pdf(arxiv.org)BLISlab:ASandboxforOptimizingGEMM1609.00076.pdf(arxiv.org)LAFF-OnProgrammingforHighPerformance:ulaff.netAnatomyofHigh-PerformanceMatrixMultiplicat

知识搬运工人·2024-02-02 14:53

汇编代码阅读工具与技巧

知识搬运工人·2024-02-02 13:44

SECS/GEM300通讯平台设计

SECS/GEMM标准为标准工厂自动化提供了框架，从远程主机监控和控制设备。它是一种国际公认和采用的标准，允许来自不同供应商的设备在制造工厂中自动化。

半导体老油条·2024-01-31 17:56

＜EDEM 基础案例０2＞Rock Box

案例重点：使用GEMM材料库；创建复杂颗粒形状；从*.csv文件导入颗粒粒级分布；传送带赋予MovingPlane模型；分析几何形状，为传送带的速度选择合适的参数；建立质量流量监测器和网格单元组生成图片和饼状图

weixin_30825581·2024-01-28 16:32

训练模型时Interal Error：Blas GEMM launch failed.

最近在跑毕业实验，遇到上述问题原因：30系显卡不支持tensorflow1.x，所以要使用Nvidia维护的[nvidia-tensorflow]NVIDIA/tensorflow:AnOpenSourceMachineLearningFrameworkforEveryone(github.com)需要运行下列命令pipinstall--usernvidia-pyindexpipinstall--

intmain_S·2024-01-14 05:03

51、全连接 - 特征的全局融合

下图是Resnet50网络结构结尾的部分，最后一层Gemm(通用矩阵乘法）实现的就是全连接操作。而矩阵乘法我们之前介绍过，传送门在：矩阵乘。

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:16

4.34 构建onnx结构模型-Gemm

前言构建onnx方式通常有两种：1、通过代码转换成onnx结构，比如pytorch—>onnx2、通过onnx自定义结点，图，生成onnx结构本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构，下面以Gemm

nsq_ai·2023-12-31 13:56

[Microsoft/AI-System]微软AI系统 Lecture3+Lab3

反向传播和自动求导图执行和调度5.静态图vs动态图硬件支持两个概念，我一直没弄清楚的基本数据结构：Tensor基本运算单元：Operator计算内核（kernel）是什么基本概念基本概念2图执行和调度GEMM

sagfugetabf·2023-12-01 16:09

通用矩阵乘(GEMM)优化(卷积加速/卷积优化)(FFT & Winograd& Strassen)

主流的加速方法有以下几种：im2col+GEMM：目前几乎所有的主流计算框架包括Caffe,MXNet等都实现了该方法.该方法把整个卷积过程转化成了GEMM过程，而GEMM在各种BLAS库中都是被极致优化的

hxxjxw·2023-11-24 18:31

CUTLASS 1.3.3中的 Volta884_h884gemm

CUTLASS是CUDAC++模板抽象的集合，用于在CUDA内的所有级别和规模上实现高性能矩阵-矩阵乘法(GEMM)和相关计算。它采用了类似于cuBLAS和cuDNN中实现的分层分解和数据移动策略。

图波列夫·2023-11-23 16:22

Implicit GEMM Algorithm

https://github.com/NVIDIA/cutlass/blob/main/media/docs/implicit_gemm_convolution.mdconvim2colNV实现原理

zou丢的生化环·2023-11-21 18:39

基于GPU的GEMM矩阵相乘运算优化

第一种是将A和B矩阵分块（竖切和横切），第二种方法是将C和B矩阵分块（竖切和竖切），第三种方法是将C和A矩阵分块（横切和横切）:GEMM的子任务是GEPP或GEMP；最小粒度的任务是GEBP或GEPB或点乘

Vec[95]·2023-11-17 07:41

Monarch Mixer: A Simple Sub-Quadratic GEMM-Based Architecture

MonarchMixer:ASimpleSub-QuadraticGEMM-BasedArchitecture发于2023年AI顶会NeurIPS。sub-quadraticprimitive(次二次原语)GEMMs（GeneralMatrixMultiplyalgorithms）是指在许多核心系统上执行的通用矩阵乘法操作的模型。“causalmodel”（因果模型）和“non-causalmod

菜菜小堡·2023-11-14 05:29

tvm在CPU上优化GEMM结果

通常，CPU上的计算密集型任务有2个优化点：提高内存访问的缓存命中率SIMD指令加速对于gemm的优化手段已有现成的总结，基本都可以在这篇文档howtooptimizegemm找到。

peteyuan·2023-10-26 00:19

CUTLASS: Implicit GEMM Convolution

以下内容翻译自：CUTLASS中的ImplicitGEMMConvolutionCUTLASSConvolutionImplicitGEMM是将卷积操作表述为GEMM(广义矩阵-矩阵积)。

图波列夫·2023-10-25 09:28

15.矩阵运算与img2col方式的卷积

使用矩阵计算卷积GEMM算法矩阵乘法运算(GeneralMatrixMultiplication)，形如：C=AB,A∈Rm×k,B∈Rk×n,C∈Rm×nC=AB,A\in\mathbb{R}^{m\

恒友成·2023-09-04 16:45

【BBuf的cuda学习笔记十】Megatron-LM的gradient_accumulation_fusion优化

这里fusion的意思是在gemm接口中会将当前的结果累加到先前计算的梯度上，所有这些都在一个操作中完成，可以避免多次访问globalmemory提升算子的带宽。

just_sort·2023-09-04 05:25

通用矩阵乘法（GEMM）优化——基于arm neon

GEMM优化报告实验任务实现矩阵乘法C=A∗BC=A*BC=A∗B，其中，AAA,BBB,CCC是N∗NN*NN∗N的单精度稠密矩阵。本实验中矩阵均为columnmajor。

Yi Xiao[旺柴]·2023-08-30 20:03

VS2015+cublas实操记录（cuda加速GEMM矩阵乘加算子）

1.环境配置：cuda安装后一般的安装位置在：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.8把这个目录下的include和lib分别配置在vs中，安装cuda教程可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/520995962（笔者实操ok版本:win11+cuda11.8+cdunn8.2.1.32+trt8.5.3.

Thomas_Cai·2023-08-13 13:27

CUTLASS: Efficient GEMM in CUDA

以下内容翻译自：CUTLASS中的EfficientGEMMinCUDAEfficientGEMMinCUDACUTLASS实现了CUTLASS:FastLinearAlgebrainCUDAC++和CUTLASSGTC2018talk中描述的分层分块结构。HierarchicalStructure基本的三重嵌套循环计算矩阵乘法可以应用分块和拼贴，以匹配硬件、内存局部性和并行编程模型中的并发性。C

图波列夫·2023-08-11 20:28

tensorflow lite RUY

RUY:在旧版本的tensorflowlite中，支持了不同的GEMM库来加速计算，比如Eigen和GEMMLOWP,其中对于float32的模型调用的是Eigen库，对于8bit量化的模型会走GEMMLOWP

i_1312·2023-08-09 15:53

【GEMM预备工作】行主序和列主序矩阵的内存中的连续性，解决理解问题

在内存存储中，默认矩阵是按照行优先储存的，即矩阵的每一列在内存中是连续的。行优先矩阵储存中行数据是不连续的。而对于列主序的矩阵，是按照列优先储存的，即矩阵的每一行在内存中是连续的。列优先矩阵储存中列数据是不连续的：

Vec[95]·2023-08-08 07:01

GEMM优化思想、内存事务。

GEMM优化优化思路和分析这些年涌现了一系列的深度学习模型。模型里面最耗时的东西，包括卷积、全连接层、attention，都可以转换成GEMM操作。所以说，GEMM优化的重要性，怎么突出都不过分。

Codiplay·2023-08-03 07:02

论文阅读:矩阵乘法GEMM的cache优化,子矩阵的切分方法Anatomy of High-Performance MatrixMultiplication

矩阵乘法优化的知名论文gotopaper：矩阵乘法的优化需要将矩阵切分成子矩阵，用子矩阵相乘的结果组合为原矩阵相乘的结果：上图是拆分矩阵的方法，M表示矩阵，X方向和Y方向的两个维度都是未知的。P表示横条或竖条，X方向或Y方向有一个方向的维度是极小的。B表示block块，X方向和Y方向的两个维度都是极小的。为了减小单个子矩阵计算量，要拆开A的整行和B的整列。不能让A的整行和B的整列作为子矩阵放入缓存

Vec[95]·2023-07-24 20:47

报错OSError://lib/../../../../libcublas.so.11: undefined symbol: version libcublasLt.so.11

/libcublas.so.11:undefinedsymbol:free_gemm_select,versionlibcublasLt.so.11个人解决方案：在该虚拟环境下的终端使用cond

Mr.doubao·2023-07-22 20:26

Python报错... undefined symbol: free_gemm_select, version libcublasLt.so.11

/libcublas.so.11:symbolfree_gemm_selectversionlibcublasLt.so.11notdefinedinfilelibcublasLt.so.11withlinkti

希望coding不秃头·2023-07-15 15:06

CUDA矩阵乘法GEMM优化，从全局内存到共享内存优化的详细流程

在未优化的矩阵乘法C+=A*B中，a、b和c分别是指向矩阵A、B和C的全局内存的指针；blockDim.x、blockDim.y、和TILE_DIM都等于w。wxw-thread块中的每个线程计算C的tile中的一个元素，row并且col是由特定线程计算的C中元素的行和列。该for循环i将A的行乘以B的列，然后将其写入C。其中A的维度为Mxw，B的维度为wxN，C的维度为MxN。为了保持内核简单，

Vec[95]·2023-07-14 07:26

2022-05-05

2022-05-0510:24收录于合集#前沿分子生物学技术撰文：存在一棵树IF=11.205推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：1、开发了一个可快速且低成本地验证和优化抗癌药物的平台，该平台联合基因工程小鼠模型（GEMM

图灵基因·2023-06-23 10:14

GEMM矩阵计算中共享内存的存取

对于4x4矩阵。计算一次FMA（乘累加）为一次运算，而各读取A和B中一个元素为1+1=2次运算。访存比为1/2。而若一个thread并不只计算一个结果，而是计算4x4=16个结果，就要从A和B中分别取出4个数据，共8个数据。访存比变为16/8=2，是上面的4倍。上面是使用一个block来计算一个完整矩阵的情况，对于更大的矩阵，需要用多个block：A的每个block的大小为TILE_M*TILE_

Vec[95]·2023-06-22 21:56

CUDA矩阵乘法GEMM优化：全局内存-共享内存-寄存器优化，以及数据预存取优化

不使用任何优化的矩阵乘法，代码如下：__global__voidmatrixMul(constfloat*A,constfloat*B,float*C,intM,intN,intK){inttx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;intty=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;if(ty

Vec[95]·2023-06-22 21:23

mpi实现矩阵乘法，卷积，池化（gemm,covn,pooling）

矩阵乘法：卷积：池化：Mpi基本原理：1.什么是MPIMassagePassingInterface:是消息传递函数库的标准规范，由MPI论坛开发。一种新的库描述，不是一种语言。共有上百个函数调用接口，提供与C和Fortran语言的绑定MPI是一种标准或规范的代表，而不是特指某一个对它的具体实现MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表和事实上的标准2.MPI的特点MPI有以下的特点：

K3V2·2023-06-20 18:22

FasterTransformer 003: CMAKELIST in gemm_test

cmake-DSM=60-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release..-DCMAKE_BUILD_TYPEcmake编译类型通常默认为debug，但是在编译软件时，一般都需要使用release版本的，debug太慢了。设置为release版本可以在cmake文件里进行，也可以在运行cmake命令时使用参数进行指定。STREQUAL用于比较字符串，相同返回true找不CUDA编译器，需要设

FakeOccupational·2023-06-19 14:09

Opencv-C++笔记 (2) : opencv的矩阵操作

文章目录创建与初始化1.1数据类型1.2基本方法1.3初始化方法矩阵加减法矩阵乘法矩阵转置矩阵求逆矩阵非零元素个数矩阵均值与标准差矩阵全局极值及位置GEMM通用矩阵乘法Transform对数组每一个元素执行矩阵变换

晓纪同学·2023-06-10 05:33

MMDection学习记录（一）之环境配置

创建环境并激活condacreate--nameopenmmlabpython=3.7-ycondaactivateopenmmlab安装Pytorch建议使用pip命令安装，否则会报错：symbolfree_gemm_selectversionlibcublasLt.so

彭祥.·2023-06-06 22:27

e-a乘a的转置的秩_通用矩阵乘（GEMM）优化与卷积计算

GEMM主题文章写了两版，这是第一版，第二版参见我的博客。采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎4.0国际许可授权，转载请注明出处。

weixin_39975486·2023-04-20 20:32

CUDNN入坑指南（0）卷积算法实现类型

cuDNN目前提供以下几种卷积算法的实现方式[1]CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_GEMM该实现方式将卷积隐式转换成矩阵乘法，完成计算。

NoNNus·2023-04-08 11:23

im2col+gemm实现卷积基础

卷积可视化解释：YJango的卷积神经网络——介绍-知乎NCHW/NHWC到NC1HWC0数据格式图解C1=C/C0，不足的部分补0。C0通常为4、8、16等。im2col原理滑窗卷积和im2col后二维矩阵数据保存的关系如下图（filterim2col转矩阵相对比较简单，直接每个通道的卷积核展开成一个列向量和padding即可）。这里演示的卷积filter大小为2x2，stride=1。特殊情况

Luchang-Li·2023-02-01 17:12

使用Chisel搭建Systolic Array

它主要是实现高效的矩阵乘法，而神经网络中到处都是矩阵乘法，从全连接层到卷积层（GEMM），都可以用矩阵乘法表示。UCB的Chipyard中专门集成了个脉动阵列的生成器

luoganttcc·2023-02-01 10:15

文献阅读（7）：YOLO 检测网络加速

目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、相关背景知识1.YOLO网络2.Winograd快速卷积计算（针对3x3卷积层）3.GEMM快速卷积计算（针对1x1

要努力学习鸭·2023-01-30 16:25

GEMM优化、并行优化、算子优化，从BLISlab项目入手！

为此，张先轶（中科院博士，OpenBLAS国际知名开源项目发起人）录制了一个公开课系列，基于BLISlab项目给大家系统讲解GEMM优化。>>视频三连发，您能不能也三连发？

深圳王哥·2023-01-21 19:02

OpenBLAS学习一：源码架构解析&GEMM分析

1.什么是OpenBLAS1.1.BLAS1.2.功能1.3.使用1.3.1.编译1.3.2.调用1.3.3.定制化build2.OpenBLAS实现2.1.TOP_DIR2.2.软件层次2.3.Interface层2.4.driver层2.5.kernel层3.总结4.附录1reference1.什么是OpenBLAS1.1.BLASBLAS(basiclinearalgebrasubprogr

frank2679·2023-01-21 19:27

Caffe源码（一）：math_functions 分析

目录目录主要函数caffe_cpu_gemm函数caffe_cpu_gemv函数caffe_axpy函数caffe_set函数caffe_add_scalar函数caffe_copy函数caffe_scal

seven_first·2023-01-18 16:22

caffe中卷积计算是如何使用通用矩阵乘法（GEMM）实现的？

首先有一个问题：Q：对于一个I*W*H输入图像，要求输出维度为W'*H'*256需要多少个卷积核？A：第一种说法:由于输入channel是I且输出channel为256，如果将卷积核看做2纬的化，需要I*256个卷积核。第二种解法：如果将一个卷积核看做一个三维矩阵的话，每个矩阵为I*K*K，那么就需要256个卷积核。显然第一种说法是最易于理解的，但是对于计算机来说第二种是最易于实现的。具体实现步骤

皮肉古拉姆·2023-01-18 12:10

caffe数学运算

caffe_cpu_gemmC=αATransABTransB+βCC=\alphaA^{TransA}B^{TransB}+\betaCC=αATransABTransB+βCvoidcaffe_cpu_gemm

limengjuhanxin·2023-01-18 12:08

tensorflow报错:tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed :

一、原因分析在tensorflow2.0里面，要想一个高阶迭代多次调用tf.GradientTape()时报错，因为tape是一次性的，算完就会释放，所以要想重复调用必须设置persistent=’True‘，但是注意如果忘记了释放就会导致GPU被占用w=tf.constant(1.)x=tf.constant(2.)withtf.GradientTape(persistent='True')as

尚墨1111·2023-01-13 15:49

OSError: libcublas.so.11: symbol free_gemm_select version libcublasLt.so.11 not defined (已解决）

/libcublas.so.11:symbolfree_gemm_selectversionlibcublasLt.so.11notdefinedinfile

瓜桂宅基地·2023-01-08 02:47

TensorCore使用

cuBLAS主要加速了GEMM计算，cuDNN里主要用来加速卷积和RNN而如何cuBLAS与cuDNN无法满足需求，也可以直接调用TensorCores进行编程。

holyprince·2023-01-05 08:26

GEMM算法及优化流程详解

目录前言im2col+GEMM算法简介GEMM算法优化optimize1optimize2optimize3前言神经网络前向耗时主要由卷积的耗时决定，参考賈杨青毕业论文，那么如何对卷积加速便成了重要的一个点

WTHunt·2023-01-05 08:24

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