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CUDA 矩阵乘法优化
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原文英文，约9000词，阅读约需33分钟。
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内容提要
本文讨论了在NVIDIA GPU上使用CUDA实现通用矩阵乘法（GEMM）操作的不同方法，包括非连贯和连贯内存访问的朴素实现，以及使用2D块瓦片、1D和2D线程瓦片和矢量化内存访问的优化实现。评估了每种实现的性能，最终在NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU上实现了13.02 TFLOPS的性能。此外，还介绍了使用2D块瓦片、2D线程瓦片、2D线程瓦片和矢量化内存访问的实现，以及使用2D块瓦片、2D线程瓦片、张量核心和矢量化内存访问的实现。总结了优化技术的性能和局限性，并提供了源代码的GitHub链接。
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关键要点
- 本文讨论了在NVIDIA GPU上使用CUDA实现通用矩阵乘法（GEMM）操作的不同方法。
- GEMM操作计算D = AB + C，是线性代数中的基本操作，广泛应用于科学计算和机器学习。
- 介绍了朴素实现，包括非连贯和连贯内存访问的实现，性能评估显示前者性能较差。
- 使用2D块瓦片和共享内存缓存输入矩阵以提高性能，最终实现了2.66 TFLOPS的性能。
- 进一步优化了实现，通过1D和2D线程瓦片减少共享内存带宽问题，性能提升至8.91 TFLOPS。
- 最终实现了2D块瓦片、2D线程瓦片和矢量化内存访问的结合，性能达到了13.02 TFLOPS。
- 总结了各种优化技术的性能和局限性，并提供了源代码的GitHub链接。
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