登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
为了修复此问题，找到文件src/MAKE/Makefile.serial（若编译时使用的不是make serial而是make mpi，同目录下有对应的Makefile.mpi文件），在其第10行的CCFLAGS后面添加选项-ffp-contract=off。在可见的输出中，鲲鹏服务器的计算结果与x86的相同，可再与软件内deposit文件夹中给出的样例输出文件log.27Nov18.deposi
CUDA异步数据拷贝实现了数据传输操作在指定的CUDA流中异步执行，通过流机制实现计算与数据传输的重叠，提升GPU利用率，避免等待数据传输时的空闲。二维数据拷贝，即为两个维度上的数据的拷贝，如下图所示，将width*height大小的数据，从src拷贝到dst位置，其中src数据每拷贝width长度，间隔spitch-width长度；如下图所示，当计算任务©与数据拷贝任务(A->B)不存在数据依赖
## 什么是tiled_mma。store_atom_shape是KUPL用于扩展store_atom_ops的Shape尺寸，其是一个二维尺寸，分别表示M/N存储形状上扩展的大小，基于该方式可以扩展store_atom_ops原子方法存储的形状从而实现能力的扩展。mma_atom_shape是KUPL用于扩展mma_atom_ops的Shape尺寸，其是一个三维尺寸，分别表示M/N/K计算方向上
更多 UCG 算法细节可参考其 代码仓库 ，具体接口算法位于 src/planc/ucx/ 目录下（如 allreduce.c 包含 MPI_Allreduce 的算法实现）。
鲲鹏计算平台矩阵乘算子SGEMM优化实践分为上下两篇，记录了在鲲鹏计算平台上，从最朴素的三重循环矩阵乘法出发，经过 6 个阶段逐步优化，最终实现 30+倍性能提升 的完整过程。所有代码基于 C 语言 + ARM intrinsics，矩阵存储采用列主序 (Column-Major)，编译器使用华为毕昇编译器 (BiSheng)。本文为下篇，续写SGEMM优化实践内容，上篇请参考 鲲鹏计算平台矩阵乘
3: load B[k] 一次 i=1: load B[k], load A[1,k] load A[0,k], A[1,k], A[2,k], A[3,k] i=2: load B[k], load A[2,k] B 只加载 1 次，被 4 次乘法复用 i=3: load B[k], load A[3,k]
矩阵乘法（GEMM, General Matrix Multiply）是深度学习中最核心、最频繁的计算操作，从全连接层到注意力机制，再到卷积运算，都可以转化为矩阵乘法。CANN开源生态中的 **CATLASS**（Compute Accelerator Templates for Large-Scale Matrix）是一个基于Ascend C构建的高性能矩阵乘法模板库，它将复杂的矩阵乘法及其融合
本文通过位图运算和动态规划两个案例，揭示了Ascend C在通用高性能计算领域的巨大潜力。昇腾AI处理器不应被仅仅视为一个AI加速器，而应被视为一个强大的。
部署TensorRT进行模型量化，将Transformer模型的浮点精度降至int8，推理速度提升3.2倍。构建标准化模型基类实现统一接口，通过PyTorch的nn.Module封装CV模型组件，使用Transformers库进行NLP预训练模型微调。基于FastAPI构建RESTful API网关，通过gunicorn实现多进程处理，在权衡响应延迟与吞吐量的基准测试中，QPS提升5.8倍的情况下
矩阵乘法（Matmul）是深度学习的核心算子，广泛应用于卷积神经网络（CNN）、Transformer、循环神经网络（RNN）等模型中，例如：Ascend C 矩阵算子开发需充分利用 AI Core 的 Cube 计算单元（专门用于矩阵运算加速），结合 Tiling 技术、Double Buffer 优化、指令优化等手段，实现高性能计算。矩阵乘法的数学公式为：若矩阵 A 为维度，矩阵 B 为维度，
Ansatz是变分量子算法的重要组成成分，通过对ansatz量子线路进行优化学习，我们可以解决量子机器学习场景中的分类问题、量子化学模拟的基态能量求解问题等。在新版本中，我们为大家提供了新的19个ansatz，请扫码查看所有的ansatz。含噪量子模拟在研究量子算法的鲁棒性和研究误差缓解算法时十分重要。基于现有版本中的各种量子信道，新版本提供强大的信道管理工具，可根据实际情况生成噪声模型，并最终完
简单来说，Eigen是一个开源的C++模板库，专为线性代数、矩阵运算、向量计算等设计。它的名字来源于德语，意为"特征值"（线性代数中的重要概念）。为什么这么多人喜欢用Eigen？纯头文件实现：只需包含头文件，无需额外链接库文件，超级方便！高性能：底层优化得非常彻底，自动使用SIMD指令集加速（SSE、AVX等）简洁的API：接口设计很直观，几乎和数学公式一样易读灵活性强：从小型嵌入式系统到大型高性
