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FasterTransformer是一个基于CUDA和cuBLAS的TransformerEncoder前向计算实现，其优越的性能将助力于多种BERT的应用场景。2017年12月Google在论文“AttentionisAllYouNeed”[1]中首次提出了Transformer，将其作为一种通用高效的特征抽取器。
调用cublas和cula的另一个根本不同.在MPI程序中调用cublas和cula是很经常的事情，然而很诡异的是，利用多块GPU卡做MPI并行计算，我却发现，多块卡并行时，比单块卡计算的时间要长得多。.为了查清楚原因所在，写了如下简单的程序来做单GPU计算和双GPU计算(调用...
PLDI2021论文分析(三)：DeepCuts-针对GPU的深度学习优化框架.金雪锋..关注AI和基础软件产业，负责AI框架MindSpore的设计.46人赞同了该文章.小伙伴们最近分析PLDI一篇很有意思的论文《DeepCuts:ADeepLearningOptimizationFrameworkforVersatileGPUWorkloads》，给大家分享一下...
湖南大学硕士学位论文基于CUDA的FFT并行计算研究姓名：王樱申请学位级别：硕士专业：计算机技术指导教师：李肯立；申亚宁20120324基于CUDA的FFT并行计算研究离散傅立叶变换是数字信号处理系统中常用的重要数学变换，算法的...
为了避免cublas选取到splitK的Kernel，我们将K固定为1024，取M,N=2048,4096,8192和16384作为测试用例，对比了上述SGEMMKernel与cublas的性能（测试GPU为TeslaT4，锁定核心频率为1100)：可以看到所实现的SGEMMKernel达到了
OpenBLAS是BLAS标准的一种具体实现，起源于GotoBLAS。.考虑到项目较复杂，本文主要讲清楚以下几件事：.从blis实践开始一步步自己优化矩阵乘；.有了基础后再从gemm论文看BLAS矩阵优化；.OpenBLASMakefile和代码结构，主要理清模板函数如何兼容各种case，如...
论文中给出Transformer的定义是：Transformeristhefirsttransductionmodelrelyingentirelyonself-attentiontocomputerepresentationsofitsinputandoutputwithoutusingsequencealignedRNNsorconvolution。.遗憾的是，作者的论文比较难懂，尤其是Transformer的结构细节和实现方式并没有解释清…
MDPI收费越来越贵，旗下有很多杂志。每个SCI杂志发表好几千甚至上万篇文章，每篇上万元人民币。中国人的科研经费每年往这个出版公司输送几个甚至几十个亿？值不值得？中国的科研这样搞下去有救吗？还有Hindawi也一样:sweat:
首先从题主的描述"这玩意一共不到20行的算法"来看很可能算法级别就没有为GPU优化。FFT的GPU优化研究没有其他算法那么多，但随便Google一下还是有很多论文可以参考的。FFT的优化我没怎么研究过，再加上一些优化方法是针对特定workload的，这个层面
好文网为大家准备了关于基于CUBLAS和CUDA的MNF并行算法设计与优化的文章,好文网里面收集了五十多篇关于好基于CUBLAS和CUDA的MNF并行算法设计与优化好文,希望可以帮助大家。更多关于基于CUBLAS和CUDA的MNF并行算法设计与优化内容请关注好文网。ctrl+D请收藏!摘要：为实现高光谱影像数据快速降维，基于...
FasterTransformer是一个基于CUDA和cuBLAS的TransformerEncoder前向计算实现，其优越的性能将助力于多种BERT的应用场景。2017年12月Google在论文“AttentionisAllYouNeed”[1]中首次提出了Transformer，将其作为一种通用高效的特征抽取器。
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