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NVIDIA cuSPARSELt v0.2.0提高激活函數(shù)

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Matthew Nicely ? 2022-04-15 10:08 ? 次閱讀
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英偉達推出 cuSPARSELt,版本0 .2.0 ,它提高了激活函數(shù)、偏差向量和批處理稀疏 GEMM 的性能。

NVIDIA CUSPASSELT 是一個高性能 CUDA 庫,專用于一般矩陣運算,其中至少有一個操作數(shù)是稀疏矩陣:

D=\alpha op(A)*op(B)+\beta op(C)

在這個等式中, OP(A) 和 OP(B) 指的是原位操作,例如轉置和非轉置。

cuSPARSELt API算法/操作選擇、尾聲和矩陣特性(包括內(nèi)存布局、對齊和數(shù)據(jù)類型)方面提供了靈活性。

主要特征

NVIDIA Sparse MMA 張量核支持

混合精度計算支持:

FP16 I / O 、 FP32 張量核累加。

BFLOAT16 I / O , FP32 張量核累積。

INT8 I / O , INT32 張量核計算。

FP32 I / O , TF32 張量核心計算。

TF32 I / O , TF32 張量核心計算。

矩陣修剪和壓縮功能

自動調(diào)諧功能

關于作者

Matthew Nicely 于 2019 年 3 月加入 NVIDIA ,之前曾在美國 AL-Huntsville 的美國陸軍航空和導彈研究開發(fā)與工程中心工作。在那里,他專注于 CUDA 算法開發(fā)和 Jetson 系列的優(yōu)化。在 NVIDIA ,他曾在聯(lián)邦部門工作,協(xié)助 CUDA 的開發(fā)和優(yōu)化,以及在各種 NVIDIA 工具集上為客戶提供教育和概念驗證,最近轉為 math libraries 產(chǎn)品經(jīng)理。 2019 年,他獲得了博士學位。計算機工程學位,專注于 GPU 的算法優(yōu)化。

審核編輯:郭婷

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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