只需百行代码,让H100提速30%,斯坦福开源全新AI加速框架

AI最新资讯2周前发布 tree
11 0 0

今日应用


今日话题


只需百行代码,让H100提速30%,斯坦福开源全新AI加速框架
只需百行代码,让H100提速30%,斯坦福开源全新AI加速框架
 

重点标签 GPU深度学习ThunderKittensH100AI计算

文章摘要


步骤2:撰写摘要总结
斯坦福大学的研究者们在博客《GPUs Go Brrr》中探讨了如何提高GPUAI计算中的利用率,并发布了一个名为ThunderKittens的库,旨在简化CUDA上深度学习内核的编写,同时提高运行速度。该库具有简单性、可扩展性和高速性的特点。

研究人员特别关注了NVIDIA H100 GPU,并指出了一些AI硬件上的怪癖,如WGMMA指令的必要性、共享内存的性能问题、地址生成的成本以及占用率的影响。他们发现,保持张量核心的高效运行并非易事,特别是在H100 GPU上。

文章还详细介绍了GPU的一些怪癖,如WGMMA指令的使用、共享内存的访问延迟和bank冲突问题、内存地址生成的挑战,以及占用率对性能的影响。研究者们设计了ThunderKittens,这是一个嵌入CUDA的DSL(领域特定语言),包含四种模板类型,以简化内核编写并充分利用硬件功能。

ThunderKittens提供了必要的操作,如初始化、一元运算、二元运算和行列操作。研究团队展示了如何使用ThunderKittens编写RTX 4090和H100上的FlashAttention-2内核,并取得了显著的性能提升。例如,在RTX 4090上,ThunderKittens实现了约122 TFLOP的性能,而在H100上,其性能比FlashAttention-2高出约30%。

通过ThunderKittens,研究人员成功地提高了GPU在AI计算中的效率,为深度学习开发者提供了一个强大的工具,以充分利用现代硬件的潜力。

文章来源


原文地址: 点我阅读全文
原文作者: 机器之心

© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...