The math behind tiled v/s naive matrix multiplication in CUDA
7 months ago
- #deep learning
- #matrix multiplication
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- 矩阵乘法通过'分块'优化以提高在功耗、内存和计算方面的资源利用率
- 分块技术通过减少内存访问来降低延迟，这对依赖密集矩阵乘法的Transformer等模型至关重要
- 该技术通过重复利用矩阵的行和列来最小化数据获取，使总内存访问次数减少为分块大小的倒数倍
- 并行化和更好的内存管理是分块的主要优势，能显著加速矩阵乘法运算
- 硬件内存限制会制约分块大小，但采用部分数据获取等策略可帮助突破这些限制
- 分块效果可通过内存访问次数的减少来量化，其优化幅度与分块大小成比例关系
- 文章最后讨论了分块实施的实用考量，包括内存子系统层级结构和分块大小的权衡取舍