GPU编程 现有的GPU架构可以大致分为三个主要部分：DRAM、SRAM和ALU。 在优化CUDA代码时必须考虑到每一部分。 来自DRAM的内存传输必须经过合并，从而利用现代内存接口的总线带宽。...数据在被重新使用之前必须被手动存储到SRAM中，从而在检索时减少共享内存库的冲突。 计算必须在流式多处理器（SM）之间和内部仔细分区和调度，从而完成指令或线程级的并行处理，以及对专用ALU的利用。...CUDA与Triton的编译器优化 针对如何划分每个程序实例完成的工作这一点，Triton编译器使用了大量块级数据流分析。 这是一种基于目标程序的控制和数据流结构静态调度迭代块的技术。...Triton的架构 生成的IR代码由编译器后端进行简化、优化和自动并行化。 转换为高质量的LLVM-IR（最终转换为 PTX）后，能够在最新的NVIDIA GPU上执行。...编译器后端可以自动优化各种重要的程序。 例如，通过分析计算密集型操作中的块变量的有效范围，数据就能自动存储到共享内存中，还能使用标准活性分析技术进行分配/同步。 ?
英伟达在 2007 年发布了 CUDA 的初始版本，CUDA 平台是一个软件层，使用者可以直接访问 GPU 的虚拟指令集和并行计算单元，用于执行计算内核。...优化 CUDA 代码时，必须考虑到每一个组件： 来自 DRAM 的内存传输必须合并进大型事务，以利用现代内存接口的总线位宽； 必须在数据重新使用之前手动存储到 SRAM 中，并进行管理以最大限度地减少检索时共享内存库冲突...生成的 IR 代码随后由编译器后端进行简化、优化和自动并行化，然后转换为高质量的 LLVM-IR，最终转换为 PTX，以便在最新的 NVIDIA GPU 上执行。...编译器后端 研究人员发现通过 Triton-IR 来使用块状程序表示，这种方法允许编译器自动执行各种重要的程序优化。...Triton 编译器通过分析计算密集型操作中使用的块变量的活动范围来分配共享内存。
编译器是重要基石 在编译器部分，Groq 也做了大量创新。Jonathan Ross 坚持将编译器作为公司技术能力的基石，因此设计团队在做芯片的前六个月的时间里专注于设计和构建编译器。...只有在团队对编译器感到满意后，才开始研究芯片架构。 与传统编译器不同，Groq 不依赖内核或手动干预。通过编译器和硬件的软件优先协同设计方法，Groq 构建了编译器，自动将模型直接映射到底层架构。...自动编译过程允许编译器优化硬件上的模型执行，而无需手动开发或调整内核。 该编译器还可以轻松添加资源和扩展。...到目前为止，Groq 已经使用刚刚描述的自动化流程编译了 500 多个用于实验目的的 AI 模型。...当 Groq 将客户的工作负载从 GPU 移植到 Groq LPU 时，第一步是删除针对 GPU 的不可移植的供应商特定内核，然后删除任何手动并行或内存语义。
选自arXiv 作者：陈天奇等 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法，去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。...在生成优化代码时我们必须考虑这一问题。 ? 图 2：TVM 堆栈图。目前的堆栈支持多种深度学习框架以及主流 CPU、GPU 以及专用深度学习加速器。...因此在调度过程中，我们必须将计算分解为张量算术内部函数，而非标量或向量代码。...延迟隐藏（Latency Hiding）：尽管在现代 CPU 与 GPU 上，同时拥有多线程和自动缓存管理的传统架构隐藏了延迟问题，但专用的加速器设计通常使用精简控制与分流，这为编译器堆栈的调度带来了复杂性...TVM：一个端到端优化堆栈（见图 2），该端到端优化编译器堆栈可降低和调整深度学习工作负载，以适应多种硬件后端。TVM 的设计目的是分离算法描述、调度和硬件接口。
前言 本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读，学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。...作者团队是来自PolyMage Labs以及印度理工学院的。 0x2. 摘要 这篇文章介绍了使用MLIR编译器基础架构针对NVIDIA GPU上的Tensor Core生成代码的一些结果。...Triton编译器被暴露为一个Python包，它允许用户编写Python代码，编译器将自动生成高效的机器码。这项工作同时支持CUDA和Tensor Core并取得了很好的性能。...MLIR是我们在这里使用的编译器基础设施，其目标是在很大程度上使整个过程更加模块化，系统化和自动化。...可以有多个线程块在 GPU 上并行执行。一个线程块会绑定到一个SM。它在执行的生命周期中不能更改SM，必须在同一个SM上完成执行，并在完成时释放分配给它的所有资源。
开发者如何为这些复杂的硬件平台编写软件，尤其是在面对多级显式内存架构和异构计算特性时。其次，面对硬件平台的快速迭代，开发者如何承担得起为特定硬件代际编写软件的成本？...首先，下一代编译器需要提供硬件抽象，以跨越多样化的加速器。随着 GPU、FPGA、ASIC 等不同类型的加速器的出现，编译器必须能够抽象出硬件的具体细节，为开发者提供一个统一的编程接口。...而目前阶段算子的开发和维护还是以人工手动实现、优化、测试为主的，人工优化算子的工作量是非常大的。...主要区别与联系目标相同：AI 编译器与传统编译器都是通过自动化的方式进行程序优化和代码生成，从而节省大量的人力对不同底层硬件的手动优化。...AI 编译器的高层次 IR 使得它们在处理神经网络模型时更为高效，而传统编译器的低层次 IR 则让它们能够进行更细致的底层优化。Ⅴ.
1 前言 2 背景 3 外卖搜推场景下的精排模型 4 模型服务架构概览 5 GPU优化实践 5.1 系统优化 5.2 计算优化 5.3 基于DL编译器的自动优化 6 性能表现与分析 7 总结 1 前言...常见算子自动融合，主要是利用TensorFlow Grappler[4]优化器进行算子自动融合。 利用深度学习编译器自动融合，下文会详细进行介绍。...5.3 基于DL编译器的自动优化 随着深度学习网络越来越复杂（Wider And Deeper），硬件设备越来越多样（CPU、GPU、NPU），神经网络的优化工作也变得越来越困难。...为了降低手动优化的成本，业界普遍使用深度学习编译器（Deep Learning Compiler）对计算图进行自动调优。...由此我们思考采用其他的深度学习编译器进行图优化。TVM是陈天奇团队推出的端到端机器学习自动编译框架，在业界广泛使用。和TensorRT相比，TVM代码开源，具有更强的拓展性和定制能力。
使用编译语言足以解决许多问题，扩展该编译器是解决更多问题的最佳方法。本文仅介绍了我们目前在该领域的工作范例，即求梯度、为 GPU 和 TPU 提供代码编译，以及自动批处理。...求微分是一种符号转换，属于编译器的领域。现有框架通过追踪（实际上是一种部分评估或抽象解释）来实现这一目标。...将这些强大的工具带入模型是深度学习真正成为可微分编程的关键。 编译 Julia 到 GPU 上 GPU 编程是现代机器学习的重要组成部分，但 GPU 通常被视为实现细节。...在简单的情况下，例如使用卷积网络，通过在额外的批量维度上拼接 10 张图像来处理这个问题会变得很简单。但是，当处理可变结构的输入（例如树或图形）时，此任务变得更加困难。...实际上，它与 GPU 内部使用的并行模型非常相似，并且已经实现 CPU 的 SIMD 单元的编译器变换。
》，探讨开发者们如何使用 Julia 语言从头开始思考机器学习工具，并提供对于现代机器学习工具所需改进的一些见解，涉及新的可微分编程工具 Flux、求梯度、支持 GPU 和 TPU、自动批处理。...使用编译语言足以解决许多问题，扩展该编译器是解决更多问题的最佳方法。本文仅介绍了我们目前在该领域的工作范例，即求梯度、为 GPU 和 TPU 提供代码编译，以及自动批处理。...求微分是一种符号转换，属于编译器的领域。现有框架通过追踪（实际上是一种部分评估或抽象解释）来实现这一目标。...在简单的情况下，例如使用卷积网络，通过在额外的批量维度上拼接 10 张图像来处理这个问题会变得很简单。但是，当处理可变结构的输入（例如树或图形）时，此任务变得更加困难。...实际上，它与 GPU 内部使用的并行模型非常相似，并且已经实现 CPU 的 SIMD 单元的编译器变换。
动态解释器语言前端指的是编译器在处理 Python 代码时，会进行动态类型检查和解释执行，这有助于在运行时捕获和处理类型错误。...在这个阶段，模型的权重和结构已经固定，编译器的任务是将训练好的模型文件转换成能够在特定硬件上高效执行的程序。推理场景的关键点包括：性能优化：推理时对性能要求很高，因为通常需要实时或近实时的响应。...编译器需要优化模型以减少延迟和提高吞吐量。资源利用：在推理时，编译器需要高效地利用硬件资源，如 CPU、GPU 或专用 AI 加速器，以实现最佳的能效比。...专用 AI 编译器缺点阶段二的专用 AI 编译器目前的发展还是存在着很多问题：Ⅰ. 计算图的构建（表达层）与算子的具体实现（算子层）是分开的。...在多设备或多节点上进行模型训练和推理时，专用编译器可能缺乏有效的并行化策略和优化。Ⅲ.
Julia的编译器，包括gradients、CUDA内核编译、自动批处理以及对TPU等新硬件的支持。...使用编译语言就足以解决许多问题，扩展编译器是解决更多问题的最佳方法。 在此只介绍这个领域当前工作中的一个示例—即获取梯度、编译GPU和TPU以及自动批处理。...仍必须在C ++中手动实现。...在一些简单的情况下，比如卷积网络，通过将10张图像按照额外的批处理维度连接起来来处理这个问题是很简单的。但是在处理各种结构的输入（如树或图）时，这项任务变得更加困难。...实际上，它与GPU内部使用的并行模型非常相似，并且已经实现为CPU的SIMD单元的编译器变换。
对于CUDA Fortran用户来说，PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran，还可以支持C/C++。...而对于集群用户来说，要将上万行的代码加速移植到GPU集群上，PGI编译器绝对是把利器！ PGI编译器已经全面支持OpenACC（NVIDIA发布全新OpenACC工具套件）。...支持CUDA统一内存的OpenACC PGI编译器利用Pascal和Volta GPU硬件特性、NVLink和CUDA统一内存来简化在GPU加速平台x86-64和基于OpenPOWER处理器的服务器上的...新的c++ 17特性 在发布的2018版本里，PGI c++编译器在编译c++17或- std=c++17时，引入了对c++17标准的部分支持。...自动类型说明符可以应用于lambda参数，以创建一个多态的lambda表达式。使用PGI编译器，您可以在您的c++程序中的OpenACC计算区域使用lambdas。
由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JIT编译成优化的内核，可以在不同设备(例如gpu和tpu)上运行。...JAX 使用 JIT 编译有两种方式： 自动：在执行 JAX 函数的库调用时，默认情况下 JIT 编译会在后台进行。...手动：您可以使用 jax.jit() 手动请求对自己的 Python 函数进行 JIT 编译。 JAX 使用示例 我们可以使用 pip 安装库。...XLA XLA 是 JAX（和其他库，例如 TensorFlow，TPU的Pytorch）使用的线性代数的编译器，它通过创建自定义优化内核来保证最快的在程序中运行线性代数运算。...下一个测试是在 GPU 上使用 JAX。
由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JIT编译成优化的内核，可以在不同设备(例如gpu和tpu)上运行。...而优化的内核是为高吞吐量设备(例如gpu和tpu)进行编译，它与主程序分离但可以被主程序调用。JIT编译可以用jax.jit()触发。 它对自动微分有很好的支持，对机器学习研究很有用。...JAX 使用 JIT 编译有两种方式： 自动：在执行 JAX 函数的库调用时，默认情况下 JIT 编译会在后台进行。...XLA XLA 是 JAX（和其他库，例如 TensorFlow，TPU的Pytorch）使用的线性代数的编译器，它通过创建自定义优化内核来保证最快的在程序中运行线性代数运算。...下一个测试是在 GPU 上使用 JAX。
好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。...使用教程时建议在电脑端阅读，可以放大图片。 准备步骤 请按照介绍下载以下软件备用，具体安装流程在第二部分介绍。...这是唯一可以使用的版本，下载时请对应的你的操作系统选择合适的版本。 请特别注意下载CuDnn前必须注册英伟达社区的会员，虽然说是英文的但非常简单。 正确的下载版本如下图所示： ?...安装步骤(建议使用管理员权限账号) 请尽量按照本文的安装顺序进行安装，否则有可能运行失败！最重要的是，安装CUDA必须在安装Visual Studio之后，这两个顺序不可以调换。...VS2015的默认安装不包括C++的编译器，必须手动勾选Visual C++，不然会面临后续的CUDA编译错误。 ? 主要原因是VS2015在安装时并没有默认安装C++的编译器，也就是CL.exe。
有了Tensor Comprehensions，我们的愿景是让研究人员用数学符号写出他们的想法，这个符号自动被我们的系统编译和调整，结果就是具有良好性能的专用代码。...基于进化搜索的多线程、多GPU自动调节器 使用高级语法编写网络层，无需明确如何运行 最近在高性能图像处理领域很受欢迎的一门语言是Halide。...目前有很多研究积极关注Halide的自动调度（Automatic scheduling），但对于在GPU上运行的ML代码，还没有很好的解决方案。 ?...Tensor Comprehensions使用Halide编译器作为库。...下面的条形图展示了将Tensor Comprehensions自动生成的内核与Caffe2和ATen（使用CuDNN）相比较时的结果。更多信息，请参阅论文（见文末链接）。 ?
编译工具不断变化 一个不停迭代的项目往往编译环境也是在不停变化的：比如PaddlePaddle 0.9版本用的是CUDA 7.5，0.10版本是CUDA 8.0，每次都手动更新编译环境非常浪费时间。...我们可以把这个开发镜像看作一个程序，以前大家用的是CMake、Make、GCC以及Protobuf编译器这些程序编译。现在用的是这个开发镜像编译。...在接下来的一节“在容器中使用GPU”中我们会详细介绍CUDA相关的细节。...在容器中使用Nvidia GPU GPU是许多AI系统的运算核心，这里讨论如何在Docker 中使用Nvidia GPU。...它们都有很多版本，并且编译时的头文件版本必须与运行时的so文件版本一致。 如果不用容器，这两个库很麻烦，自己编译好的程序可能拿到别人的机器上就因为版本不一致而不能用了。
好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。...使用教程时建议在电脑端阅读，可以放大图片。 准备步骤 请按照介绍下载以下软件备用，具体安装流程在第二部分介绍。...这是唯一可以使用的版本，下载时请对应的你的操作系统选择合适的版本。 请特别注意下载CuDnn前必须注册英伟达社区的会员（http://t.cn/RYIJenh），虽然说是英文的但非常简单。...安装步骤(建议使用管理员权限账号) 请尽量按照本文的安装顺序进行安装，否则有可能运行失败！最重要的是，安装CUDA必须在安装Visual Studio之后，这两个顺序不可以调换。...VS2015的默认安装不包括C++的编译器，必须手动勾选Visual C++，不然会面临后续的CUDA编译错误。 ? 主要原因是VS2015在安装时并没有默认安装C++的编译器，也就是CL.exe。
用户使用high-level的声明式语言以类似于数学表示式的形式定义计算，编译器根据定义生成优化的张量程序。...Template-guided search 在模板引导的搜索中，搜索空间由手工模板指定。如Figure2 a所示，编译器（例如 TVM）要求用户手动编写用于计算定义的模板。...然后编译器使用诸如波束搜索 [34] 之类的算法来搜索好的决策（例如，Halide auto-scheduler [2]）。在这种方法中，编译器通过依次unfold计算图中的所有节点来构造张量化程序。...然而，这是低效的，因为它必须处理搜索空间不必要的指数爆炸。通常，编译器将DNN的大型计算图划分为几个小的子图 [11, 42]。由于 DNN 的逐层构造特性，该划分对性能的影响可以忽略不计。...@C表示CPU的测试结果，@G表示GPU的测试结果。可以看到无论是在CPU还是GPU上，对于这些常见子图的优化，Ansor全面领先。 ?
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