在Nvidia Tensor Core初探中提到Nvidia提供了四种调用Tensor Core的编程方法，这里提到了三种，还有一种是MMA PTX指令，其中MMA16816 PTX指令底层实现即是HMMA16816指令，后续会在MMA PTX相关文章中提及。

cuda c++ 可以使用 Warp-Level Matrix Operations (WMMA) API 来访问 Tensor Cores。 这个API包含了专门的矩阵加载、矩阵相乘和累加以及矩阵存储操作，以有效地使用来自cuda - c++的 Tensor Cores。 这是一个 warp-level的接口，这值得注意，这意味着，我们在核函数中使用该系列接口访问 shared memory 的时候，需要注意 bank conflicts。 下面的图中，是cuda 10 的 WMMA支持的矩阵运算大小和其数据类型. 下面开始学习 cuda samples 中WMMA高效实 …

• Programmable via WMMA API (CUDA 9) Direct access to Volta Tensor Cores: mma.sync (new instruction in CUDA 10.1) • Maximum efficiency on Volta SM Architecture

2017年10月17日 · CUDA exposes these operations as warp-level matrix operations in the CUDA C++ WMMA API. These C++ interfaces provide specialized matrix load, matrix multiply and accumulate, and matrix store operations to efficiently use Tensor Cores in CUDA C++ programs.

对于Hopper tensorcore支持的WGMMA指令, 是有固定的shape的, 我们记为wM, wN, wK (w代表wgmma指令). 对于FP16类型的计算来说, wM固定为64, wK固定为16, wN从8到256可变, 且必须是8的倍数. 图4. WGMMA FP16.16指令支持的shape. 我们以wM, wN, wK = 64, 64, 16 为例. 则图3中main_loop的一次迭代计算, 可以划分成如下: 显然, wC0 = wA0*wB0+wA1*wB1+wA2*wB2+wA3*wB3. 4. WGMMA指令的硬件实现 (猜测) 一条WGMMA指 …

在 Nvidia Tensor Core初探 中提到Nvidia提供了四种调用Tensor Core的编程方法，这里提到了三种，还有一种是MMA PTX指令，其中MMA16816 PTX指令底层实现即是HMMA16816指令，后续会在MMA PTX相关文章中提及。 学习WMMA API的目标在于调用Tensor Core优化HGEMM，相比于cublas，WMMA的 性能 究竟如何？

2022年10月4日 · C++ warp matrix operations leverage Tensor Cores to accelerate matrix problems of the form D=AxB+C. These operations are supported on mixed-precision floating point data for devices of compute capability 7.0 or higher. …

2024年11月18日 · 由于MMA PTX指令计算tile时，warp内线程计算的fragment不连续，索引计算较为复杂，所以Nvidia提供了LDMATRIX PTX指令用来配合MMA PTX指令。 LDMATRIX PTX是warp级别的数据加载指令，其读取连续的行不需要连续地存储在内存中。 每个矩阵所需的8个地址由8个线程提供，具体取决于.num的值。 每个地址对应于一个矩阵行的开始。 地址addr0-addr7对应第一个矩阵的行，地址addr8-addr15对应第二个矩阵的行，依此类推，如下表所示。 当读 …

2021年2月17日 · 本文介绍了如何在CUDA编程中使用wmma Tensor Core进行高效矩阵运算。 重点讲解了share memory的申请以及load_matrix_sync函数的使用，该函数能将share memory中的矩阵加载到fragment中。

2025年1月7日 · From what I understand, the primary difference between WMMA and MMA seems to be that WMMA requires explicit fragment loading, whereas MMA does not. In my experiments, MMA appears to be slightly faster, but the performance gap is not entirely clear to me.