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このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブロ... このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 アルバイトの大友です。 TensorコアのWMMA APIを使っている人があまりいなかったため、6月中はインターンとして、7月からはアルバイトとしてその使い方や性能を調べていました。 この記事はその成果をまとめたものです。 Tensorコアを使うことでFP16のSIMD計算(f16x2)に比べ密行列積を5倍程度高速化できました。 Tensorコアとは NVIDIA Voltaアーキテクチャから採用されたTensorコアは2つの$4 \times 4$のFP16行列の積を1サイクルで計算し、その累積和をFP16/FP32で取ることができる計算ユニットです。 cuBLAS, cuDNNなどのライブラリではCUDA 9からTensorコアを利用できます。 WMMA APIを用いた行列積計算
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2018/10/11 リンク