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模块化：Blackwell上的矩阵乘法：第二部分 - 利用硬件特性优化矩阵乘法
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原文英文，约6200词，阅读约需23分钟。
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内容提要
本文探讨了Nvidia Blackwell GPU架构下的矩阵乘法优化，采用共享内存和循环分块技术，性能提升超过50倍。通过利用Tensor Memory和新指令集tcgen05.mma，进一步提高计算效率。尽管取得显著进展，但仍未达到cuBLAS的性能水平，后续将继续优化。
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关键要点
- 本文探讨了Nvidia Blackwell GPU架构下的矩阵乘法优化，采用共享内存和循环分块技术，性能提升超过50倍。
- 初始内核的性能仅为cuBLAS的0.3%，后续优化目标是显著提高性能。
- 通过使用共享内存和循环分块技术，减少全局内存访问，提高计算效率。
- 引入Tensor Memory和新指令集tcgen05.mma，进一步提升计算性能。
- 尽管取得显著进展，但仍未达到cuBLAS的性能水平，后续将继续优化。
- 使用共享内存作为缓存，通过循环分块技术减少冗余加载。
- 优化后的内核实现了155.0 TFLOPS，较初始内核提升了28倍，但仍仅为cuBLAS性能的8.7%。
- 引入swizzling技术解决共享内存中的银行冲突问题，进一步提高性能。
- 最终优化后的内核实现了288.3 TFLOPS，接近cuBLAS性能的16.4%。
- 后续将继续优化调度和执行算法，以实现更高的性能。
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