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CPU-GPU协同计算的并行奇异值分解方法.pdf

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【人工智能】【GPU芯片】第一篇 GPU算子——璧韧篇01

GPU作为新兴的高性能计算加速平台,其软件栈设计遵循分层抽象、领域优化、异构融合三大原则。算子类别典型算子名称数学方程式/计算描述应用场景优势劣势标量运算​基础算术运算极低延迟,全流水线吞吐量低于向量指令线性代数核心计算单周期融合乘加,高精度需要特定硬件支持向量运算​图像处理、SIMD并行4倍吞吐提升数据需对齐内存点积计算,神经网络专用硬件加速仅支持固定长度矩阵运算​ A/B: f16 4x4矩阵 C/D: f32 4x4矩阵深度学习训练推理高能效矩阵计算编程模型复杂warp级矩阵运算张量核心编

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由于GPU擅长处理大量简单的并行任务,如向量内积计算,因此单边Jacobi方法在GPU上的表现往往优于CPU。

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多核与多GPU系统下的一种矩阵三角分解并行算法.pdf

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