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GEMM性能优化进阶大纲：矩阵乘法的极速计算策略

摘要: 一、引言介绍GEMM（General Matrix Multiply）在高性能计算中的重要性提到当前GEMM存在的性能瓶颈二、GEMM的基本原理与实现解释GEMM的基本算法展示一个简单的GEMM代码实例（例如使用BLAS库）三、GEMM性能优化策略并 ...

一、引言

  • 介绍GEMM（General Matrix Multiply）在高性能计算中的重要性
  • 提到当前GEMM存在的性能瓶颈

二、GEMM的基本原理与实现

  • 解释GEMM的基本算法
  • 展示一个简单的GEMM代码实例（例如使用BLAS库）

三、GEMM性能优化策略

  1. 并行计算

    • 讨论如何利用多核CPU或GPU进行并行计算以提高GEMM的性能
    • 提供并行计算的代码实例

  2. 利用缓存

    • 解释缓存对GEMM性能的影响
    • 提供优化缓存访问的策略和代码实例

  3. 利用SIMD指令

    • 解释SIMD指令的工作原理
    • 提供利用SIMD指令优化GEMM的策略和代码实例

四、案例研究

  • 我们将以一个具体的深度学习任务——图像分类为例。

    1. 选择模型和数据集
    • 选择一个常用的深度学习模型，如ResNet或VGG。
    • 使用一个大型图像数据集，如ImageNet。
    1. 基线性能测量
    • 训练基线模型并记录训练时间。
    • 分析模型中的GEMM操作，并确定它们是计算瓶颈。
    1. 应用GEMM优化策略
    • 将上述提到的并行计算、缓存优化和SIMD指令利用等策略应用于模型的GEMM操作。
    • 对于并行计算，可以考虑使用多核CPU或GPU进行并行计算。
    • 对于缓存优化，可以通过改变矩阵的存储顺序和访问模式来减少缓存缺失。
    • 对于SIMD指令利用，可以使用向量化库（如Intel MKL）或者手动编写向量化的代码。
    1. 测量优化后的性能
    • 训练优化后的模型并记录训练时间。
    • 比较优化前后的训练时间。
    1. 结果分析
    • 分析优化效果，包括训练时间的变化、精度的影响等。
    • 讨论可能的原因，比如某些优化策略对特定模型或数据集的效果更好。

五、结论

  • 总结本文的主要发现和建议
  • 对未来的研究方向提出展望
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andy
本文作者
2023-12-8 09:33
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