00_basic_gemm

说明

这里研究的cutlass版本是3.5

gemm讲解

c 复制代码
  using CutlassGemm = cutlass::gemm::device::Gemm<float,        // Data-type of A matrix
                                                  ColumnMajor,  // Layout of A matrix
                                                  float,        // Data-type of B matrix
                                                  ColumnMajor,  // Layout of B matrix
                                                  float,        // Data-type of C matrix
                                                  ColumnMajor>; // Layout of C matrix

  CutlassGemm gemm_operator;
  CutlassGemm::Arguments args({M , N, K},  // Gemm Problem dimensions
                              {A, lda},    // Tensor-ref for source matrix A
                              {B, ldb},    // Tensor-ref for source matrix B
                              {C, ldc},    // Tensor-ref for source matrix C
                              {C, ldc},    // Tensor-ref for destination matrix D (may be different memory than source C matrix)
                              {alpha, beta}); // Scalars used in the Epilogue
  
  cutlass::Status status = gemm_operator(args);

上面是核心代码,可以看到首先要实例化一个类型CutlassGemm(编译期就要定下来),然后根据这个类型实例化一个对象gemm_operator(运行期),然后对象调用operator(args)做计算(运行期)。

编译期

c 复制代码
  using CutlassGemm = cutlass::gemm::device::Gemm<float,        // Data-type of A matrix
                                                ColumnMajor,  // Layout of A matrix
                                                float,        // Data-type of B matrix
                                                ColumnMajor,  // Layout of B matrix
                                                float,        // Data-type of C matrix
                                                ColumnMajor>; // Layout of C matrix

可以看到,编译期时候,程序员必须要定下输入矩阵的layout和数据类型。事实上真的是这样吗?我们来深究一下这个cutlass::gemm::device::Gemm,从这个名字就可以看出来,cutlass实现了一个gemm,有device, threadblock, warp, thread几个级别gemm,这个sample里面用的是device级别, 所谓的device级别就是在cpu端的代码可以调用的,这个其实和cub中的逻辑是一样的。

Gemm类

c 复制代码
template <
    typename ElementA_,
    typename LayoutA_,
    typename OperatorClass_ = arch::OpClassSimt,
    typename ArchTag_ = arch::Sm70,
    typename ThreadblockShape_ = typename DefaultGemmConfiguration<
        OperatorClass_, ArchTag_, ElementA_, ElementB_, ElementC_,
        ElementAccumulator_>::ThreadblockShape,
    //省略
> 
Gemm{}
//偏特化一个
template<省略>
Gemm<layoutC=layout::ColumnMajor,>
  1. 这里偏特化很奇怪,单独给layoutC为列优先时候准备了一个类,具体什么原因也不深究,因为测试例子给的就是个ColumnMajor的layoutC,所以我们直接看这个偏特化类型。

这里增加了一个小知识,就是偏特化的模板不需要再传入默认值,会自动复用原始模板的默认值,此外由于偏特化实例化了一个值,导致在类里使用的时候没有了形参,为此可以看到源码里在类的开头搞了一堆的 类似using LayoutC = LayoutC_;即使偏特化实例化后,也能在类中再搞一个形参使用,CPP这搞得的是真恶心。

相关推荐
随意起个昵称2 小时前
【背包dp】输出方案路径
c++·动态规划
朝朝辞暮i3 小时前
C++ 第 27 课:智能指针 shared_ptr
开发语言·c++·算法
by209993 小时前
学会使用std::string类,并理解其内部是如何管理字符串的详细阐述(上)
c++·笔记·字符串·类和对象·string
沙漠之主3 小时前
C++编程教学设计资料:从入门到实战的完整课程方案
java·前端·c++
朝朝辞暮i3 小时前
C++ 第 29 课:回调函数 Callback
开发语言·c++·算法
kaixin_learn_qt_ing4 小时前
C++多态实现原理
c++
无名猿4 小时前
unique_ptr 完全指南:独占所有权与零开销
c++·性能优化·内存管理·标准库·现代c++
笑鸿的学习笔记4 小时前
C++笔记之大块顺序写
java·c++·笔记
无名猿5 小时前
对象构造与析构顺序全解:声明顺序、继承链与逆序析构
c++·内存管理·调试技巧·现代c++
殷色玫瑰5 小时前
C/C++ 内存管理详解:从内存分布到 new/delete 底层原理
java·linux·c语言·c++