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NVIDIA cuBLAS庫加速BLAS的GPU設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá) ? 2022-08-07 15:46 ? 次閱讀
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cuBLAS 庫可提供基本線性代數(shù)子程序(BLAS)的 GPU 加速實(shí)現(xiàn)。cuBLAS 利用針對(duì) NVIDIA GPU 高度優(yōu)化的插入式行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) BLAS API,加速 AI 和 HPC 應(yīng)用。cuBLAS 庫包含用于批量運(yùn)算、跨多個(gè) GPU 的執(zhí)行以及混合精度和低精度執(zhí)行的擴(kuò)展程序。通過使用 cuBLAS,應(yīng)用將能自動(dòng)從定期性能提升及新的 GPU 體系架構(gòu)中受益。cuBLAS 庫包含在 NVIDIA HPC SDKCUDA 工具包中。

cuBLAS 多 GPU 擴(kuò)展

cuBLASMg 提供了先進(jìn)的多 GPU 矩陣間乘法,您可在多臺(tái)設(shè)備間以 2D 塊循環(huán)方式分發(fā)每個(gè)矩陣。cuBLASMg 目前已加入 CUDA 數(shù)學(xué)庫搶先體驗(yàn)計(jì)劃。

cuBLAS 性能

cuBLAS 庫針對(duì) NVIDIAGPU 上的性能進(jìn)行了高度優(yōu)化,并利用 Tensor Core 對(duì)低精度和混合精度矩陣乘法進(jìn)行加速。

07805336-14c8-11ed-ba43-dac502259ad0.png07bae154-14c8-11ed-ba43-dac502259ad0.png07ed0fee-14c8-11ed-ba43-dac502259ad0.png

cuBLAS 的主要特性

全面支持 152 個(gè)標(biāo)準(zhǔn) BLAS 例程

支持半精度和整數(shù)矩陣乘法

GEMM 和 GEMM 擴(kuò)展程序針對(duì) Volta 及 Turing Tensor Core 進(jìn)行了優(yōu)化

針對(duì)各種深度學(xué)習(xí)模型中使用的規(guī)模調(diào)整 GEMM 性能

支持用于并發(fā)操作的 CUDA 流

加速計(jì)算基礎(chǔ)——CUDA C/C++

您將能夠使用最基本的 CUDA 工具和技術(shù),加速和優(yōu)化僅適用于 CPU 的 C/C++ 應(yīng)用程序。您將了解 CUDA 開發(fā)的迭代風(fēng)格,這將幫助您快速發(fā)布加速應(yīng)用程序。

加速計(jì)算基礎(chǔ)——CUDA Python

您將了解使用 CUDA 和 Numba 編譯器在大規(guī)模并行 GPU 上加速運(yùn)行 Python 應(yīng)用程序的基本工具和技能。

通過 CUDA C++ 在多個(gè) GPU 之間擴(kuò)展工作負(fù)載

您將學(xué)習(xí)如何在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上使用多個(gè) GPU,構(gòu)建強(qiáng)大高效的 CUDA C++ 應(yīng)用程序。

通過并發(fā)流加速 CUDA C++ 應(yīng)用程序

您將在 CUDA C++ 應(yīng)用程序中,學(xué)習(xí)利用 CUDA Streams 進(jìn)行復(fù)制/計(jì)算重疊。




審核編輯:劉清

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:DevZone | NVIDIA cuBLAS庫

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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