Lei Mao's Log Book
·
基准测试NVIDIA Tensor Core MMA指令的峰值性能
💡
原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
NVIDIA GPU的峰值AI性能通常以TFLOPS或TOPS表示，但使用HPC软件重现这些性能并不总是有效。通过自定义微基准测试直接调用Tensor Core MMA指令，可以更可靠地测量性能。本文介绍了如何使用CUTLASS和CuTe测量NVIDIA Tensor Core MMA指令的峰值性能，并提供选择合适指令的参考。
🎯
关键要点
- NVIDIA GPU的峰值AI性能通常以TFLOPS或TOPS表示，主要来自Tensor Core MMA指令。
- 使用HPC软件重现这些性能并不总是有效，因为软件可能未完全支持GPU架构特性。
- 通过自定义微基准测试直接调用MMA指令，可以更可靠地测量性能。
- CuTe和CUTLASS可以用于测量NVIDIA Tensor Core MMA指令的峰值性能。
- CuTe中的MMA原子封装了广泛使用的NVIDIA Tensor Core MMA指令。
- 实现高性能的MMA内核通常不是一项简单的任务，可以通过简单的循环调用MMA指令来测量性能。
- 在NVIDIA RTX 5080 GPU上，使用CuTe进行的基准测试显示了不同数据类型的峰值性能。
- 并非所有匹配数据类型和累加类型组合的MMA指令都能达到广告的峰值性能。
- 选择合适的MMA指令对于实现高性能CUDA内核至关重要，CuTe基准测试提供了有用的参考。
➡️
