如何在GPU上进行GEMM优化

发布网友发布时间：2024-10-03 16:02

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热心网友时间：2024-11-15 15:36

在GPU上进行GEMM优化主要关注于提升计算效率和减少数据访问开销。GEMM，即通用矩阵乘法，是BLAS（基本线性代数子程序）中的一个重要操作。优化方法通常涉及改变数据访问模式、利用局部性原理以及并行计算。以下是一些关键的优化技术。

首先，教科书级的实现方法在数据访问上效率低下，因为它需要重复访问内存中的数据多次。通过将循环维度从内层移动到外层，可以减少内存访问次数，这被称为外积优化。这种方法显著减少了数据访问量，但可能在内存缓存大小受限时遇到问题，尤其是当矩阵C的大小超过缓存容量。

为了解决内存缓存不足的问题，引入了分块技术（Tiling），将矩阵A和B分割成小块，使得每一小块数据都能完全放入缓存中。这种方法结合了局部性和并行性，提高了计算效率。在GPU上，GEMM的计算过程被分解为多个层级，从内存访问到线程操作，以优化整体性能。

在GPU架构中，一个关键的优化技巧是选择合适的分块大小。例如，对于Nvidia Maxwell架构，一个64x64的分块大小通常被选择，这样既能满足单线程的计算强度需求，又不会超过寄存器数量的限制。寄存器的使用和管理对于提高性能至关重要。同时，通过指令预取和指令重排策略，可以减少内存访问延迟，进一步提升计算效率。

此外，现代GPU架构引入了MMA指令，即矩阵乘累加指令，显著提升了GEMM计算的性能。MMA指令能在一个工作组（warp）内完成多组矩阵乘加运算，大大减少了对FMA指令的依赖。这种优化不仅限于硬件层面，软件层面的CUDA API和库函数也提供了针对特定硬件优化的实现，如Nvidia的CUDA中的Tensor Core和WMMA API。

总结而言，GPU上GEMM优化的核心在于数据访问优化、局部性利用、并行计算和硬件特性利用。通过精心设计的分块策略、高效的内存管理和利用现代GPU指令集，可以显著提升GEMM计算的性能。