混合输入矩阵乘法的性能优化
💡
原文中文，约4600字，阅读约需11分钟。
📝
内容提要
AI驱动的技术正在渗透到人们的日常生活中，其中语言大模型（LLM）是核心应用之一。本文介绍了如何在NVIDIA Ampere架构上映射混合输入的矩阵乘法，并提出了解决内存消耗的软件技术。实验结果显示，该方法在性能上接近硬件峰值。
🎯
关键要点
- AI驱动的技术正在融入日常生活，语言大模型（LLM）是核心应用。
- LLM对内存需求高，通常需要专用硬件加速器以提供Exaflops级别的计算能力。
- 使用更小的数据类型（如8位整数）可以显著降低内存消耗。
- 仅权重量化技术可以在保持准确性的同时提高效率，需高效实现混合输入的矩阵乘法。
- 本文重点介绍将混合输入矩阵乘法映射到NVIDIA Ampere架构的软件技术。
- 混合输入矩阵乘法面临数据类型转换和布局一致性的问题。
- 数据类型转换需要将U8转换为F16，以符合硬件支持的混合精度张量核心。
- 布局一致性要求输入矩阵的布局符合硬件规范，需通过软件实现。
- 提出了FastNumericArrayConvertor和FragmentShuffler以优化数据类型转换和布局一致性。
- 在NVIDIA A100芯片上测试的性能结果显示，该方法接近硬件峰值性能。
➡️
