GEMM 第2页

【darknet源码解析-06】gemm.h和gemm.c解析

本系列为darknet源码解析，本次解析src/gemm.h与src/gemm.c两个。

caicaiatnbu·2023-01-05 08:52

在cuda中使用tensor core计算GEMM（上）

从CUDA9.0开始就已经支持代码中调用tensorcore进行计算，tensorcore是NVIDIA的volta架构中新处理单元，分布于各个流处理器（SM）中，其在物理层支持如下形式的运算：其中矩阵乘法中的A,B数据类型必须为FP16，而累加矩阵C和最终输出数据类型可以为FP16也可以为FP32。要在自己的kernel中使用tensorcore必须包含头文件mma.h，相关变量和结构位于叫做w

Willowwww·2023-01-05 08:22

GEMM by CUDA WMMA

GEMMbyCUDAWMMA(tensorcore)本文章介绍的GEMM算法并非最优实现，只是为了介绍CUDA编程和WMMAGEMMGEMM又称为通用矩阵乘，一般为C=A∗BC=A*BC=A∗BWMMA

gtyinstinct·2023-01-05 08:21

SECOND Sparse Convolution Algorithm

可以使用基于通用矩阵乘法（GEMM）的算法（也称为基于i

THE@JOKER·2022-12-28 19:44

令人头秃的cudaTensorCoreGemm详解

本文主要对cudaTensorCore中的compute_gemm函数进行分析。

周吉客的舍友·2022-12-26 08:41

CUDA编程之GEMM优化

前言最近由于工作需要，研究了一下CUDA编程中的GEMM的优化，主要是学习了GEMM优化的常用方法，同时自己也利用了常用优化方法动手实现了一遍GEMM优化。

qianqing13579·2022-12-26 08:40

【详细图解】再次理解im2col

减少调用gemm的次数。重要：本次的代码只是为了方便理解im2col，不是用来做加速，所以代码写的很简单且没有做任何优化。一、

Adenialzz·2022-12-22 13:36

im2col原理详解

图像的卷积计算有很多种算法，目前各个开源框架常用的都是im2col+gemm的方式该方法的做法，就是将卷积过程转化为矩阵乘法，其好处在于可以通过优化矩阵乘算法，优化计算过程，并且有利于CUDA等并行计算设有图像

猫猫虫(——)·2022-12-22 13:34

【Pytorch实现】——深入理解im2col（详细图解）

减少调用gemm的次数3.本次的代码只是为了方便理解im2col，不是用来做加速，所以代码写的很简单且没有做任何优化一、卷积的可视化例子是一个[1,6,6]的输入，卷积核是[1,3,3]，strid

Kadima°·2022-12-22 13:33

2D CNN

1.二维卷积模型1.1.BasicConvolution具体到计算中使用cublas的gemm方法。设输入为nclhw，卷积核为c”cl’h’w’，输出为c”l”h”w”，步长s，补偿p。

lshiwjx·2022-12-21 05:17

42.cuBLAS开发指南中文版--cuBLAS中的Level-3函数gemm()

2.7.1.cublasgemm()cublasStatus_tcublasSgemm(cublasHandle_thandle,cublasOperation_ttransa,cublasOperation_ttransb,intm,intn,intk,constfloat*alpha,constfloat*A,intlda,constfloat*B,intldb,constfloat*beta

扫地的小何尚·2022-12-13 15:50

出现错误代码：... undefined symbol: free_gemm_select, version libcublasLt.so.11（3090显卡）

错误代码：undefinedsymbol:free_gemm_select,versionlibcublasLt.so.11我遇到的情况是由于：pytorch使用condainstall.....的命令安装的解决办法

faith帅军·2022-12-11 17:24

矩阵乘法的优化及其在卷积中的应用

本文简要介绍通用矩阵乘（GEMM，Gen

小白学视觉·2022-12-10 12:08

OpenCV报错：error: (-215:Assertion failed) type == B.type() in function 'gemm'

使用OpenCV做Mat类矩阵运算时发生如下错误：terminatecalledafterthrowinganinstanceof'cv::Exception'what():OpenCV(3.4.3)/home/wxb/xiazai/opencv-3.4.3/modules/core/src/matmul.cpp:1558:error:(-215:Assertionfailed)type==B.t

触不可及<>·2022-12-08 09:55

cutlass入门: 调用cutlass做通用矩阵乘法Gemm（附代码）

cutlass是CUDAC++模板抽象的集合，用于实现CUDA中所有级别和规模的高性能矩阵乘法（GEMM）和相关计算。

并行之家·2022-12-05 12:02

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

此错误主要是GPU的可用内存不足引起的错误，解决方法如下：importtensorflowastfimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'#或者'1'调用运行GPU的编号#定义TensorFlow配置config=tf.ConfigProto()#配置GPU内存分配方式，按需增长，很关键config.gpu_options.allow_growt

jxx29wendken·2022-12-01 17:56

Bilibili视频-知识蒸馏笔记

注意力迁移直接训练轻量化网络：SqueezeNet,MobileNet,Mnasnet,shuffleNet,Xception.EfficientNet,EfficientDet加速卷积运算：im2col+GEMM

刘皮狠·2022-11-30 01:30

TVM（端到端深度学习编译器）简介

是什么为什么用TVM，TVM解决了什么当前问题：TVM解决了TVM如何解决具体实现手段如何设计搜索空间SearchSpace优化策略图优化-算子融合图优化-LayoutTransform张量优化-矩阵乘法GEMM

wendaocp·2022-11-25 09:07

什么是GEMM?该怎么去学习GEMM?

什么是GEMM？它的英文全称是GEneralMatrixtoMatrixMultiplication(通用矩阵的矩阵乘法)，Gemm在神经网络的计算中占据很重要的位置。

猿代码科技·2022-11-24 04:51

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

背景：最近遇到了一个较为头痛的问题，连续改BUG两天最终才解决掉，解决此问题流程及方法如下：此问题是在tf-gpu=2.3、cuda=10.1、cudnn=7.4.2环境下出现在（tf的cpu版本时，是可以跑通模型的）。具体BUG情况如下：1、failedtocreatecublashandle:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED2、BlasGEMMlaunchfailed

人工智能程序源·2022-11-22 13:48

opencv求矩阵的逆_OpenCV 矩阵操作加减乘除求逆行列式值 | 学步园

GEMM通用矩阵乘法voidcvGEMM(constCvArr*src1,constCvArr*src2,doublealpha,constCvArr*src3,doublebeta,CvArr*dst

weixin_39856055·2022-11-20 17:31

深度学习模型的参数、计算量和推理速度统计

这里只进行理论计算，最终的效果（内存和速度）还和网络结构，代码实现方式、应用的平台性能等条件有关系，例如使用GEMM实现CNN时会增加内存，但实际的计算速度会加快。

@BangBang·2022-11-16 09:57

基于how-to-optimize-gemm初探矩阵乘法优化

1.前言这次，我们来聊一个轻松一点的话题，那就是给你一个矩阵A和一个矩阵B，使用矩阵乘法获得目标矩阵C，相信大家都不难写出下面的代码：#defineA(i,j)a[(i)*lda+(j)]#defineB(i,j)b[(i)*ldb+(j)]#defineC(i,j)c[(i)*ldc+(j)]//gemmC=A*B+CvoidMatrixMultiply(intm,intn,intk,float

just_sort·2022-10-24 20:02

GPU底层优化 | 如何让Transformer在GPU上跑得更快？

在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在GPU上实现基于Transformer架构的AI模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、InputPadding移除以及GEMM

人工智能与算法学习·2022-10-08 11:57

内部矩阵维度必须一致simulink_卷积操作转化成矩阵乘法

参考：https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/平常都是无脑使用Pytorch提供的nn.Conv2d

weixin_39641697·2022-10-06 18:32

报错RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasGemmEx( handle, opa,

handle,opa,opb,m,n,k,&falpha,a,CUDA_R_16F,lda,b,CUDA_R_16F,ldb,&fbeta,c,CUDA_R_16F,ldc,CUDA_R_32F,CUBLAS_GEMM_DFALT_TENSOR

dear_queen·2022-09-24 15:25

硬件的计算方式

卷积转GEMM神经网络90%以上的计算单元都是由卷积和全链接构成的，所以说，一个具有tensorcore矩阵乘法单元的加速卡，已经足以加速绝大部分CNN类型的网络了。结束

papaofdoudou·2022-09-11 07:17

[译文] 为什么GEMM是深度学习的核心 | Why GEMM is at the heart of deep learning

实际上，这意味着关注一个名为GEMM的函数。它是BLAS（基本线性代数子程序）库的一部分，该库最早创建于1979年，在我开始尝试优化神经网络之前，我从未听说过它。

NoNNus·2022-05-17 11:03

CUDA矩阵乘法优化

naive写法一个矩阵的乘法简单如下：C=A*B,一般用gemm(A,B,C,M,N,K)来表示，其中的m,n,k代表的位置如下，默认是k表示消失的纬度。

s.feng·2022-04-23 21:05

实录 | MegEngine 大 Kernel 卷积工程优化实践

视频回顾01:10:55直达从卷积到矩阵乘矩阵乘（GEMM）具有计算密度大和易并行等优良特点，传统领域例如芯片产业和高性能计算领域往往将GEMM作为benchmark并已经将其优化到接近硬件

·2022-04-13 12:57

Diary 20170124

比如GEMM是矩阵矩阵，GEMV就是矩阵向量咯。论热爱为什么每天回家的时候总想看看电视放松一下？反思的结果是，我还没有完全热爱上自己做的事。论重复不要总思考我现在要做的事是不是重复性的劳

SwanAn·2022-02-13 10:25

各算子库对卷积的支持

算子库使用语言卷积内部实现逻辑OpenBlasC无卷积算子实现MKLC++1.内部自己实现，矩阵乘法使用gemm;2.gemm可以使用内部汇编实现的gemm或者openblasTengineC++内部for

山的那边是什么_·2021-06-13 05:52

CNN中的卷积操作

目录：1.CNN中的卷积操作直接卷积法通用矩阵乘法GEMM2.手动实现Conv2d一、卷积神经网络中的卷积操作直接卷积法代码实现：#根据公式计算卷积的尺寸defcal_convoluation_size

星光下的胖子·2021-06-07 20:17

Caffe中卷积层的实现

时光杂货店·2020-09-17 04:14

关于DRAM、SRAM、cache、cpu、寄存器、主存之间的联系与区别

最近在研究openblas里面用到的gemm矩阵加速思想，涉及到很多cache缓存的问题，便有了这篇文章作为记录先一句话说明数据流的流通路径：计算机的计算数据需要从磁盘调度到内存，然后再调度到L2Cache

WTHunt·2020-09-12 06:53

CUDNN学习笔记（1）

前馈和反馈softmax前馈和反馈神经元前馈和反馈：整流线性（ReLU）-sigmoid双曲线正切（TANH）张量转换函数LRN，LCN和批量归一化前进和后退cuDNN的卷积程序旨在提高性能，以最快的GEMM

weixin_33835103·2020-09-11 04:52

GEMM 通用矩阵乘

CUDA9.0中GEMM接口不支持数据按列存储（即横向排布），当只有C横向排布时会报第15个值错误，当A、B横向排布时，虽然不会报错，但后续操作会访存越界。

D_Major·2020-09-03 10:56

MTCNN（七）卷积更改为嵌套for循环格式

改为zynqNet的方式需要将卷积拆分为3*3的卷积，不能采用gemm的形式。目的：将卷积与全连接去掉对openBLAS库的依赖，改为与zynqNet一致的嵌套for循环形式实现卷积，以便并行化。

祥瑞Coding·2020-08-24 17:42

神经网络高性能计算卷积计算优化 openblas GEMM 矩阵乘法优化 ncnn mobileNet-ssd shueezeNet-ssd

HighPerformanceComputing高性能计算(Highperformancecomputing，缩写HPC)指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自InfiniBand或Myrin

EwenWanW·2020-08-24 04:03

深度学习中GEMM的前世今生

BLAS简介BLAS全称是BasicLinearAlgebraSubprograms是规定了一套低级的执行常见线性代数操作的规范。其实现经常针对特殊的机器进行优化，比较著名的·BLAS库有ACML,ATLAS,MKL,OpenBLAS。许多常见的数值软件均采用兼容BLAS规范的实现库来进行线性代数计算，比如Matlab,Numpy,Mathematica`。其中，Level1BLAS主要提供向量操

NoneLand·2020-08-22 10:20

cvGEMM、cvMatMul和cvMatMulAdd的定义

一、GEMM函数的定义voidcvGEMM(constCvArr*src1,constCvArr*src2,doublealpha,constCvArr*src3,doublebeta,CvArr*dst

chenyu19880302·2020-08-22 09:24

Caffe源码（四）：base_conv_layer 分析

目录目录简单介绍主要函数LayerSetUp函数Reshape函数forward_cpu_gemm函数forward_cpu_bias函数backward_cpu_gemm函数weight_cpu_gemm

seven_first·2020-08-19 03:37

caffe源码深入学习6：超级详细的im2col绘图解析，分析caffe卷积操作的底层实现

，笔者详细解析了caffe卷积层的定义与实现，可是在conv_layer.cpp与base_conv_layer.cpp中，卷积操作的实现仍然被隐藏，通过im2col_cpu函数和caffe_cpu_gemm

jiongnima·2020-08-18 15:55

【Java Opencv系列】3.2Mat的线性代数加减乘操作

9797255在testOpencv项目中matAction中新建一个LinearAlgebraMiddle.java类代码如下：运行结果：加法和减法一目了然，下面介绍一下矩阵的乘法：矩阵相乘Api：Core.gemm

CommissarMa·2020-08-18 03:10

错误 C4996 'cudaThreadSynchronize': 被声明为已否决 darknet 问题解决

严重性代码说明项目文件行禁止显示状态错误C4996'cudaThreadSynchronize':被声明为已否决darknetD:\my_yolov3\darknet-master\darknet-master\src\gemm.c382

1998–叉烧包·2020-08-11 13:26

InternalError: Blas GEMM launch failed 原因

ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.05+tensorflow-gpu==1.5发生原因：(1)、由于其他pythonx程序占用了ＧＰＵ资源，导致现有程序没法分配足够的资源去执行当前程序。(2)、tensorflow-gpu默认占用所有显存，注意在初始化Session的时候为其分配固定数量的显存，否则可能会在开始训练的时候直接报错退出。解决办法：（1）if'session'inl

yao8130628·2020-08-10 08:49

出错 InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(64, 784), b.shape=(784, 32), m=64, n=32, k=784

错误代码显示//代码如下所示。主要是tensorflow2.0-GPU训练mnist数据集时，出错：InternalError:BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(64,784),b.shape=(784,32),m=64,n=32,k=784//Anhighlightedblockvarfoo='bar';#模型的训练、验证和测试与训练模型完全相同#下面使用mnist数据

逆着tensor·2020-08-10 08:21

调GPU运算错误:Blas GEMM launch failed

tensorflow2配置gpuGPU版的tensorflow在模型训练时遇到BlasGEMMlaunchfailed错误，或者keras遇到相同错误（keras一般将tensorflow作为backend，如果安装了GPU版本的tensorflow，那么在使用keras时会优先使用GPU），类似报错如下：BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(1,13),b.shape=(1

inty3251·2020-08-10 08:49

【Jupyter notebook编译错误】Internal Error： Blas GEMM launch failed 问题

Jupyternotebook程序运行中出现"InteralError：BlasGEMMlaunchfailed."，此错误主要是由于程序运行时GPU的空间不足而引起的。故一般出现此错误的时候，会发现程序提示的GPUfreeMemory很少，如下图所示。出现显存不足的主要问题是Jupyternotebook默认申请可使用的全部显存，当tensorflow程序运行会话却没有关闭会话释放资源的时候，就

suu_fxhong·2020-08-10 08:21

Internal: Blas GEMM launch failed解决办法

在代码最前面加入代码注意，这里为tensorflow2.0版本，与第1.0有差距。importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#原版config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)config=tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)#原版s

码奋·2020-08-10 07:53

推荐频道

GEMM