CUTLASS简介
CUTLASS (CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines) 是NVIDIA开发的一个CUDA C++模板库,用于在NVIDIA GPU上实现高性能的矩阵乘法(GEMM)和相关计算。它提供了灵活的抽象和可复用的软件组件,可以用来构建自定义的高性能CUDA核函数。
CUTLASS的主要特点包括:
- 支持多种精度的混合计算,包括FP16、BF16、TF32、FP32等
- 针对NVIDIA Tensor Core进行了优化
- 提供了分层的软件抽象,可以灵活地组合不同的计算原语
- 性能可以达到接近cuBLAS的水平
- 开源,可以自由使用和定制
入门资料
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官方代码仓库,包含完整源码、文档和示例。
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介绍如何编译和运行CUTLASS,适合初学者。
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总结了CUTLASS支持的各种操作和功能。
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详细介绍了CUTLASS 3.x版本的设计理念。
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解释了CUTLASS 3.x的GEMM模型和C++模板概念。
代码示例
CUTLASS提供了丰富的SDK示例,展示如何使用CUTLASS模板实现基本计算。一些值得关注的示例包括:
性能分析
CUTLASS提供了一个命令行性能分析工具,可以用来测试不同配置下GEMM和卷积核函数的性能。
学习资源
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GPU Technology Conference 2018演讲
介绍了CUTLASS的基本结构和设计理念。
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Developing CUDA Kernels with CUTLASS
讲解如何使用CUTLASS开发高效的CUDA核函数。
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CUTLASS: Python API and NVIDIA Hopper
介绍了CUTLASS最新的Python API和对Hopper架构的支持。
通过以上资料,开发者可以全面了解CUTLASS的功能和用法,为开发高性能GPU线性代数库打下基础。CUTLASS作为一个开源项目,也欢迎社区贡献代码和反馈意见,共同推动GPU计算技术的发展。