Modular Blog
·
模块化：在Nvidia Blackwell上的矩阵乘法：第一部分 - 介绍
💡
原文英文，约3400词，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
本系列博客将展示如何在Nvidia Blackwell GPU上编写高性能矩阵乘法内核，力求达到或超越cuBLAS的性能。第一部分介绍矩阵乘法的重要性及其在大型语言模型中的应用，并用Mojo语言实现简单的矩阵乘法。后续部分将逐步优化内核性能，利用Blackwell的新硬件指令。
🎯
关键要点
- 本系列博客展示如何在Nvidia Blackwell GPU上编写高性能矩阵乘法内核，力求达到或超越cuBLAS的性能。
- 第一部分介绍矩阵乘法的重要性及其在大型语言模型中的应用，并用Mojo语言实现简单的矩阵乘法。
- 矩阵乘法在许多领域中是线性代数的核心部分，优化其性能至关重要。
- 所有大型语言模型（LLMs）都在其核心使用矩阵乘法，优化矩阵乘法性能可显著提高整体速度。
- GPU的并行处理能力使其成为执行矩阵乘法的理想硬件选择。
- Blackwell架构引入了新的硬件指令和Tensor核心，能够提高矩阵乘法的性能。
- GPU编程与CPU编程有显著不同，需采用线程并行处理数据。
- Nvidia的GPU架构在过去五年中经历了显著的变革，提升了计算性能和内存带宽。
- Blackwell架构的Tensor核心支持更大的子矩阵乘法，提升了计算吞吐量。
- 通过使用Mojo语言，可以简化矩阵乘法内核的编写，提升开发效率。
- 在性能测量中，初步实现的内核达到了5 TFLOPs，但仍需进一步优化以接近cuBLAS的性能。
➡️
