CUTLASS教程：使用流水线技术设计高效的GEMM核心

这篇指南深入探讨了在CUTLASS库中使用流水线策略优化GEMM（通用矩阵乘法）核心设计的复杂性。对于与NVIDIA的GPU架构相关的开发人员和研究人员来说，这是一篇特别值得注意的文章，因为它针对Hopper和Ampere架构分别提出了两种流水线方法——warp-specialization和multistage。该教程不仅提供了实现GEMM核心高利用率的见解，还讨论了Ampere架构引入的复杂性，如SMEM->RMEM传输。此外，它还涉及高级主题，如warpgroup-wide寄存器重新分配，为进一步优化提供了潜在途径。对于对高性能计算和高效核心设计感兴趣的人来说，这篇内容可能为他们提供有关如何利用CUTLASS在NVIDIA GPU上增强GEMM操作的宝贵知识。- 本文介绍了GEMM（General Matrix Multiplication）的两种流水线设计策略：多阶段和Warp专用。 - 多阶段策略通过异步复制和计算操作的重叠来隐藏延迟。 - Warp专用策略将不同的Warp分配给不同的角色，以实现内存复制和计算的并行。 - CUTLASS Pipeline类可以用于管理复制和计算操作之间的同步。 - 在Hopper架构中，Warp专用策略更加有效。 - 在Ampere架构中，使用cp.async进行异步复制，并通过软件流水线实现SMEM到RMEM的加载和计算的重叠。 - 使用流水线设计可以提高GEMM的性能，但需要注意资源的使用和数据依赖关系。