10.4. 如何计算一个工作单元的计算方法

内容与核心概念

在上一页上,同时也有许多类似的行动。
输出单元格是行和列的总和。重复此规则将填充整个表格。
数字具有最终准确性;它们必须储存和移动。 矩阵块产生许多独立的工作,但记忆和团体组织也会影响结果。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
相同数量、不同装载顺序
A[m,k],B[k,n],每个输出都包含 k 生产量。通常,估计值为 2 mknFLOP: 多重和添加被视为两种操作, 即使一个FMA 指令一起执行。 成员折叠的准确数是 k-1, 所以这是一个账户协议, 而不是机器指令的数量 。 H04 。
在小例子A=[1.2]、[3.4]、B=[5.6]、结果[19.22]、 [43.50]:第一个要素:1x5+2x7=19。电容器显示每个乘积和时间1/2改变出入口访问和入口再利用的顺序。
FMA 回合 ab+c 一次, 并在每步后分离乘数/ 增加。 在 = 1+2 × 23, c=- (1+2/ 22) exta2+c= 2\ 46 。 单次的 FP32 四舍五入工作会失去这一平衡, 并给出 0。 H01 给出了一个二进制示例; 它关于没有CPU FMA的历史声明不适用于现代处理器 。
研究。
比较Cpritel 1 和 2 的总和, 模型输入的数量就会读取。 在理想的小模型中, 1 需要16次读取输入卡路里, 瓷砖 2 - 8 、 写4 个案例。 这不是真实缓存的特征分析。 大文件可以增加再利用,但可以增加本地存储要求并减少平行区块的数量。
A=[[1,2],[3,4]]; B=[[5,6],[7,8]]
C=[[sum(A[i][k]*B[k][j] for k in range(2)) for j in range(2)] for i in range(2)]
assert C==[[19,22],[43,50]]
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
多重性和附加性是两种算术操作,尽管指示可能相同。
为什么必须重新利用数据?这个问题如何继续存在?
第10章的皮顿实例
学术基础