摘要：
6本书推荐《MLIR编译器原理与实践》、《ONNX人工智能技术与开发实践》、《AI芯片开发核心技术详解》、《智能汽车传感器：原理·设计·应用》、《TVM编译器原理与实践》、《LLVM编译器原理与实践》 由清华大学出版社资深编辑赵佳霓老师策划编辑的新书《MLIR编译器原理与实践》已经出版，京东、淘宝天 阅读全文
posted @ 2025-03-20 06:06
吴建明wujianming
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Groq软件定义的横向扩展张量流多处理器-从芯片到系统架构概述 1.大纲 1）张量流处理器（TSP）背景 2）软件定义的硬件和确定性执行 3）TSP微架构 4）系统封装、拓扑、路由和流控制 5）小结 2.软件定义方法 1）软硬件协同设计并不是什么新鲜事 2）重新检查硬件软件接口 ① 静态-动态接口： 阅读全文
posted @ 2025-03-19 04:23
吴建明wujianming
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Radeon GPU上使用ROCm一些技术点 1. 使用最新的高端AMD Radeon™7000系列GPU，将桌面变成机器学习平台 AMD已扩展了对RDNA™3 GPU上机器学习开发的支持，该GPU具有Radeon™软件，适用于Linux 24.10.3和ROCm™6.1.3！ 使用PyTorch、 阅读全文
posted @ 2025-03-19 04:17
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与Julia生态系统集成 AMDGPU.jl将ROCm库与Julia生态系统集成在一起，提供统一的体验，使用AMDGPU.j、CPU或其他加速器支持的阵列几乎没有区别。 例如，rocBLAS用于常见的BLAS操作，Julia的算子为了提高效率而分派给他们。 julia> a = AMDGPU.ran 阅读全文
posted @ 2025-03-19 04:10
吴建明wujianming
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posted @ 2025-03-19 04:03
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示例3–V_MFMA_F64_4x4x4F64 考虑V_MFMA_F64_4x4x4F64指令，它计算大小为4×4的四个独立矩阵块的MFMA。执行的操作是 ，其中 ， ， 和 都是大小为4×4元素的矩阵，N=0,1,2,3。 下面的两张图显示了 1）输入参数A和B的四个分量的大小和形状，如图4-18 阅读全文
posted @ 2025-03-18 03:58
吴建明wujianming
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ROCm技术小结与回顾 在这一部分中，首先检查了Kernel 5在各种AMD GPU和问题大小上的性能，并注意到当网格超过一定大小阈值时，性能似乎会急剧下降。通过实验确定，LLC的大小是大型xy平面问题性能的限制因素。提出了两种不同的解决方法来规避缓存大小的问题，这两种方法都只需要修改几行代码。 在 阅读全文
posted @ 2025-03-18 03:51
吴建明wujianming
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有限差分法——拉普拉斯第4部分 提出了拉普拉斯算子有限差分法的HIP实现，并应用了四种不同的优化。在这些代码修改过程中，观察到由于全局内存的总取数减少，性能得到了逐步提高。然后，应用了进一步的优化，以在512×512×512上达到预期的性能目标MI250X GPU的单个GCD上的512个点网格。下面 阅读全文
posted @ 2025-03-18 03:42
吴建明wujianming
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6本书推荐《MLIR编译器原理与实践》、《ONNX人工智能技术与开发实践》、《AI芯片开发核心技术详解》、《智能汽车传感器：原理·设计·应用》、《TVM编译器原理与实践》、《LLVM编译器原理与实践》 由清华大学出版社资深编辑赵佳霓老师策划编辑的新书《MLIR编译器原理与实践》已经出版，京东、淘宝天 阅读全文
posted @ 2025-03-18 03:36
吴建明wujianming
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什么是异构计算（HC）API？ 1. 克隆HCC源树 # 自动获取所有子模块 git clone --recursive -b clang_tot_upgrade https://github.com/RadeonOpenCompute/hcc.git[1] 创建一个构建目录，并在该目录中运行cma 阅读全文
posted @ 2025-03-17 03:59
吴建明wujianming
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