10.5 为什么重复使用数据很重要

内容与核心概念

在上一页上,一个工作单元是如何计算出来的。
不仅要计算数值,还要从内存中读取数值。 重新使用小块会减少不必要的读取。
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.
离心机需要数据
重量可以是性能内存, 然后输入缓存或井存和登记册。 具体级别取决于设备。 能力、 浴带和延缓度是不同的值: 大的内存不一定更快, 高的容量不能消除启动延迟 。
C=AB,如果读了每次输入一次并写了一次,最低流量模式:
Q
m
i
n
=
(
m
k
+
k
n
+
m
n
)
b
,
Q_{min}=(mk+kn+mn)b,
Q
min
​
=
(
mk
+
kn
+
mn
)
b
,
原Cne写道:+++0, 而非通用 GEMMS-C。 该模型提供:
Q
t
i
l
e
=
b
(
m
k
⌈
n
/
t
⌉
+
k
n
⌈
m
/
t
⌉
+
m
n
)
.
Q_{tile}=b\left(mk\lceil n/t\rceil+kn\lceil m/t\rceil+mn\right).
Q
t
i
l
e
​
=
b
(
mk
⌈
n
/
t
⌉
+
kn
⌈
m
/
t
⌉
+
mn
)
.
对于 2x2 矩阵和b=2, 我们得到至少24 字节。
实验。
在对大型 GEMM 的评估中,您可以同时缩放 k,n。 比较二类交易和模型交易, 而不是替换另一类交易。 该公式不包括下载地址、 缓存显示、 同步和双重缓冲 。
在引擎盖下面
复制 WebsCPUNAGPU 是开发- 模拟交易中不包括的另一项转移。 KV 缓存、 激活和优化状态也不应隐藏在平衡内存线中 。
m=k=n=2; b=2
qmin=(m*k+k*n+m*n)*b
qtile1=(m*k*n+k*n*m+m*n)*b
assert qmin==24 and qtile1==40
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 。
重新使用会减少再读而不更改设定操作员 。
计算和运输限制速度 这个问题怎么继续?
第10章的皮顿实例
学术基础