矩阵乘性能优化实践
【免费下载链接】cann-samples算子领域高性能实战演进样例与体系化调优知识库项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-samples
目录结构
matmul_story/ ├── CMakeLists.txt ├── README.md ├── matmul_recipes/ # 算子实现与示例代码 │ ├── CMakeLists.txt │ ├── README.md │ ├── common/ # 公共工具函数（host/kernel） │ ├── include/ # 头文件 (block, kernel, policy, tile, tiling, utils) │ ├── docs/ # 性能优化技术文档 │ └── examples/ # 算子示例目录 │ ├── quant_matmul_mxfp4/ # MXFP4 量化矩阵乘示例 │ └── matmul_a16w16/ # A16W16 非量化矩阵乘示例 └── matmul_tutorials/ # 分步教程（细目见 matmul_tutorials/README.md） ├── CMakeLists.txt ├── README.md ├── common/ # 教程共享工具函数与 tile 头文件 ├── images/ # 教程流水截图 ├── scripts/ # 数据生成与验证脚本 ├── 0_naive/ # Step 0 基准 ├── 1_pingpong/ # Step 1 打开 Ping-Pong ├── 2_block_swat/ # Step 2 SWAT ├── 3_last_round_tile_balance/ # Step 3 尾轮负载均衡 ├── 4_unit_flag/ # Step 4 UnitFlag ├── 5_halfl1_ping_halfl1_pong/ # Step 5 Half-L1 Ping/Half-L1 Pong ├── 6_scale_memory_access_coalescing/ # Step 6 Scale 访存合并优化 └── 7_fullload/ # Step 7 A 全载概述
本仓库提供矩阵乘算子在昇腾AI处理器上的完整性能优化实践方案。矩阵乘法是深度学习模型中最核心的计算操作之一，其性能直接影响模型的整体训练和推理效率。
- 多数据类型支持：涵盖Float16、BFloat16、MXFP8、MXFP4等多种数据类型的实现示例，满足不同精度和性能需求
- 完整优化体系：包含性能建模、数据传输优化、计算效率优化、指令并行度优化等完整技术栈，从理论到实践全方位指导
- 分步教程：提供从零开始实现算子极致性能的详细指导，帮助开发者快速掌握昇腾平台高性能编程技巧
算子示例
- matmul_a16w16：A16W16 非量化矩阵乘算子优化实践
- quant_matmul_mxfp4：MXFP4 量化矩阵乘算子优化实践
- quant_matmul_mxfp8：MXFP8 量化矩阵乘算子优化实践
优化指南
- quant_matmul_mx_performance：MX量化场景矩阵乘算子性能优化指南
分步教程
各 Step 说明、Case 与流水图见 matmul_tutorials/README.md；目录树见上文matmul_tutorials/。
【免费下载链接】cann-samples算子领域高性能实战演进样例与体系化调优知识库项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-samples
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
