基于Ascend C的Matmul算子性能优化最佳实践
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内容提要
本文讲述了如何优化昇腾AI处理器上的Matmul算子性能。通过优化分核逻辑、基本块和数据搬运，提升矩阵乘法效率。方法包括增加并行计算核数、选择最佳参数、提高数据搬运效率等。优化后，执行时间显著减少，性能提升明显，适用于大规模数据场景。
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关键要点
- 本文讨论了如何优化昇腾AI处理器上的Matmul算子性能。
- 矩阵乘法是深度学习中的基础操作，昇腾AI处理器专门针对AI加速。
- 优化手段包括优化分核逻辑、基本块和数据搬运。
- 优化分核逻辑通过开启更多Cube核实现并行计算。
- 优化基本块选择最优的baseM、baseN、baseK参数以提高计算效率。
- 开启大包搬运可以提升数据搬运效率，减少执行时间。
- Profiling数据分析显示MTE2是主要性能瓶颈。
- 优化后，执行时间显著减少，性能提升明显，适用于大规模数据场景。
- 优化分核逻辑的实际收益约为75倍，优化基本块的收益约为3倍。
- 大包搬运的实际收益超过25%。
- 优化方法适用于输入数据shape足够大时，才能充分发挥性能。
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