混合输入矩阵乘法的性能优化
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内容提要
本文介绍了混合输入矩阵乘法的性能优化方法，包括使用更小的数据类型和仅权重量化技术来降低内存消耗，以及将混合输入矩阵乘法映射到NVIDIA Ampere架构的软件技术来提高性能。通过优化策略如FastNumericArrayConvertor和FragmentShuffler，减少数据类型转换和布局一致性的计算开销。实验结果表明，该方法在NVIDIA A100芯片上取得了良好的性能。
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关键要点
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混合输入矩阵乘法的性能优化方法包括使用更小的数据类型和仅权重量化技术。
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使用8位整数存储权重可以减少内存占用，提升计算效率。
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混合输入矩阵乘法需要通过软件转化来映射到硬件操作。
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NVIDIA Ampere架构的张量中心支持混合精度运算，但混合输入数据类型需软件处理。
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数据类型转化和布局一致性是混合输入矩阵乘法的主要挑战。
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FastNumericArrayConvertor和FragmentShuffler是优化数据类型转化和布局一致性的关键策略。
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FastNumericArrayConvertor通过减少指令数量和运算成本提高转化速度。
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FragmentShuffler通过重新排列数据提高同享内存带宽利用率。
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在NVIDIA A100芯片上测试表明，该方法在混合输入矩阵乘法功能上表现良好，接近混合精度的性能。
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