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模块化：Blackwell上的矩阵乘法：第三部分 - 达到85%最先进性能的优化
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原文英文，约3100词，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文探讨了在NVIDIA Blackwell GPU上通过2SM技术和流水线优化矩阵乘法性能，达到360.2 TFLOPs，接近85%的最先进水平。采用多播和2xSM MMA优化共享内存，减少数据冗余，并通过流水线技术提升计算与内存传输的重叠，最终实现1429 TFLOPs，达到81%的目标。
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关键要点
- 本文探讨了在NVIDIA Blackwell GPU上通过2SM技术和流水线优化矩阵乘法性能。
- 通过2SM技术和流水线优化，性能达到360.2 TFLOPs，接近85%的最先进水平。
- 采用多播和2xSM MMA优化共享内存，减少数据冗余。
- 通过流水线技术提升计算与内存传输的重叠，最终实现1429 TFLOPs，达到81%的目标。
- NVIDIA的Hopper代代支持流处理多处理器(SM)分组和协作线程数组(CTA)之间的共享内存访问。
- 多播技术允许SM之间共享加载的矩阵块，减少内存加载冗余。
- 2xSM MMA指令允许两个SM协作完成一个大的矩阵乘法操作，减少共享内存使用。
- 引入流水线技术，通过多个缓冲区重叠TMA和MMA操作，提高计算效率。
- 使用双缓冲技术优化输出存储，进一步提高性能。
- 下一步将通过引入持久内核和集群启动控制(CLC)来解决存储到全局内存的开销问题。
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