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Tensor-008 CuTe Layout代数

2025年4月12日19时 作者 GiantPandaCV

下来我们详细对这块内容进行分析, 本文目录如下.
0.
为什么需要Layout代数
1.
Layou

分类 学术 标签 CuTe Tensor、 Tensor加法、 切片操作、 基本操作、 数据保存、 数据读取 发表评论

Tensor-006 AI软硬件交互界面: 可组合的Kernel

2025年4月12日19时 作者 GiantPandaCV

on讲的挺好的
《A Generalized Micro-kernel Abstraction fo

分类 学术 标签 CuTe Layout Algebra、 CUTLASS、 TileCopy、 TiledMMA、 兼容性和可移植性、 灵活性与可组合性 发表评论

Tensor-003 TensorCore架构

2025年4月12日19时 作者 GiantPandaCV

l架构被虐成狗了. 而Volta这一代的架构规划是在2013年, 应该有可能是在2015年附近得到了

分类 学术 标签 CUTLASS、 Sm80、 TensorCore、 深度学习模型、 矩阵乘法、 高性能计算库 发表评论

Tensor-002 矩阵乘法优化

2025年4月12日19时 作者 GiantPandaCV

化. 通过逐步迭代优化来更加深入理解GPU的性能相关的特征和访问内存优化. TensorCore相关

分类 学术 标签 20%、 CUDA GEMM、 Nsight Compute、 WARPTiling、 双缓冲、 性能优化 发表评论

Tensor-005 CUTLASS简介

2025年4月12日19时 作者 GiantPandaCV

re进行矩阵计算, 通常我们需要按照如下流程逐步分块从GMEM加载矩阵块到SMEM再到寄存器文件,然

分类 学术 标签 CUDA、 CUTLASS、 任务初始化、 执行时间、 矩阵乘法、 随机数据填充 发表评论

Tensor-004 TensorCore编程及优化

2025年4月12日19时 作者 GiantPandaCV

代码的作者
Cuda-Samples
[1]
中的cudaTensorCoreGemm 代码
知乎:

分类 学术 标签 cuBLAS、 Double Buffer、 GFLOPs、 TensorCore、 异步拷贝、 矩阵计算 发表评论

Tensor-001 矩阵乘法分块乘法概述

2025年4月12日19时 作者 GiantPandaCV

别是Layout代数相关的内容, 后面再逐渐细化到一些硬件实现访存优化和一些算子融合相关的话题, 准

分类 学术 标签 CUDA、 SIMD指令集、 共享内存、 分块计算、 数据局部性、 矩阵乘法 发表评论

CUDA优化 让向量求和变得非常快

2025年4月9日14时 作者 GiantPandaCV

表到本公众号。
让向量求和变得非常快
06 Apr, 2025
在这篇博客文章中,我们将简要描述如何

分类 学术 标签 CUDA、 cuDNN、 H100 GPU、 动态分区、 卷积、 负载均衡 发表评论

DeepSeek-V3 + SGLang: 推理优化 (v0.4.3.post2+sgl-kernel:0.0.3.post6)

2025年4月9日14时 作者 GiantPandaCV

DeepSeek V3 SGLang 优化
继续我们的DeepSeek V3与SGLang集成的技术

分类 学术 标签 LMSYS、 SGLang、 sglang团队、 优化技术、 协作、 深度学习 发表评论

Llama4凌晨突然发布!以超高性价比开启原生多模态AI和开源MoE的新时代,并公开训练策略!

2025年4月6日14时 作者 GiantPandaCV

Llama 4
系列中的首批模型,这些模型将使人们能够构建更个性化的多模态体验。
Llama 4 S

分类 学术 标签 2万亿参数、 Llama 4、 Meta公司、 图像理解、 多模态性、 强化学习 发表评论
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