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OpenCL+GCC+TVM+LLVM+MLIR 如何在使用OpenCL、GCC、TVM、LLVM和MLIR的环境中编译和链接一个项目。提供一个使用C++和这些工具链进行简单计算的示例。 首先，确保已经安装了OpenCL、GCC、TVM、LLVM和MLIR。 接下来，需要安装相应工具集，例如： # 阅读全文
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分布式训练策略杂谈 5.1 常见的分布式并行策略 5.1.1 为什么分布式训练越来越流行 近年来，深度学习被广泛应用到各个领域，包括计算机视觉、语言理解、语音识别、广告推荐等。在这些不同的领域中，一个共同的特点就是模型规模越来越大，比如 GPT-3 模型的参数量达到1750亿。即使用1024张 80 阅读全文
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计算机体系结构技术杂谈（下） 2.8 加速Transformer：稀疏注意力加速器分析 1. 稀疏注意力加速器简介 近年来， Transformer模型在深度学习的各个领域，包括自然语言处理、图像分类、图像及语音生成等方面，都取得了远超于传统神经网络模型的表现。最近的ChatGPT和各类基于Tran 阅读全文
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计算机体系结构技术杂谈（中） 例2：进阶算法 基础算法无法解决中断恢复的问题，即假如有两个写寄存器的操作，指令1，指令2，可能乱序执行时指令2的结果已经将写回了寄存器，但是指令1还未执行，此时发生中断后，从指令1重新开始执行，就会重新进行两次写入，将会发生错误。 只要保证后面指令修改机器状态时, 前 阅读全文
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算子计算与调度杂谈 9.4.1 GPU内核驱动分析概述 不同CPU相比，GPU中包含了大量的并行计算单元，适合处理像素，矩阵，坐标等大量同类型的数据，因此，很多LINUX上的应用程序为了能够利用GPU的加速功能，都试图和GPU直接打交道，因此，系统中可能有多个组件或者程序同时使用GPU，比如桌面系统 阅读全文
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计算机体系结构技术杂谈（上） 2.1 计算机的层次结构 2.1.1基本概念介绍 1. 计算机基本概念 1） 机器数：用0和1编码的计算机内部的0/1序列。 2） 真值：机器数真正的值，即：现实中带正负号的数（通常指带符号二进制数对应的真正的数值）。 3） 定点数：将一个实数表示为带有固定小数点位置的 阅读全文
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NPU基础与AI芯片杂谈 1.1 NPU 基础 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI 专用处理器如 NPU（Neural Processing Unit）和 TPU（Tensor Processing Unit）也应运而生。这些处理器旨在加速深度学习和机器学习任务，相比传统的 CPU 和 GPU 阅读全文
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超异构计算杂谈 在这一节中要从更远的视角来看看计算机架构发展的黄金 10 年，主要将围绕异构计算和超异构来展开。在开始具体内容前，非常推荐观看以下两个视频： 计算机架构的新黄金时代：A New Golden Age for Computer Architecture 编译器的黄金时代：The Gol 阅读全文
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充分考虑兼容需求的自主指令系统——龙架构（LoongArch™） 先进性：吸收近年来指令集发展的先进技术成果，提高代码效率 兼容性：融合X86、ARM等的主要特点，高效支持二进制翻译 模块化：基础部分、二进制翻译、虚拟化、向量化 扩展性：指令槽留有余地，利于今后的持续演进 2020年，龙芯中科基于二 阅读全文
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矩阵乘法内核优化CUDA杂谈 矩阵乘法内核优化CUDA杂谈 How to Optimize a CUDA Matmul Kernel for cuBLAS-like Performance: a Worklog https://siboehm.com/articles/22/CUDA-MMM 在这篇 阅读全文