cuFFT – NVIDIA 技術博客
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Wed, 08 Jan 2025 05:59:30 +0000
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Warp 1.5.0 引入圖塊化編程
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/introducing-tile-based-programming-in-warp-1-5-0/
Sat, 14 Dec 2024 05:55:43 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12531
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借助最新版本的 Warp 1.5.0 ，開發者現在可以使用 Python 中基于圖塊的新編程基元。這些新工具利用 cuBLASDx 和 cuFFTDx ，在 Python 內核中為開發者提供高效的矩陣乘法和 Fourier 變換，從而加速仿真和科學計算。在這篇博文中，我們將介紹這些新功能，并展示如何使用它們來優化應用。Warp 1.5.0 中提供的基于圖塊的編程模型目前處于預覽階段，在即將推出的版本中，性能和 APIs 可能會發生變化。 在過去十年中，GPU 硬件已從單純的 SIMT (單指令多線程) 執行模型發展為高度依賴協作操作來提高效率的模型。隨著 Tensor Core 數學單元在整體 GPU 計算中的作用越來越大，高效且高效的編程變得越來越重要。高級 API 如 BLAS 提供的抽象概念可以面向各種高性能低級指令。但是，這些 API 通常難以與用戶程序集成，
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多節點多 GPU ：大規模使用 NVIDIA cuFFTMp FFT
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/multinode-multi-gpu-using-nvidia-cufftmp-ffts-at-scale/
Thu, 27 Jan 2022 05:41:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=2965
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今天，NVIDIA 宣布發布 Early Access （ EA ）的 cuFFTMp 。 cuFFTMp 是 cuFFT 的多節點、多進程擴展，使科學家和工程師能夠在 exascale 平臺上解決具有挑戰性的問題。 FFTs （ Fast Fourier Transforms ）廣泛應用于分子動力學、信號處理、計算流體力學（ CFD ）、無線多媒體和機器學習等領域。有了 cuFFTMp ， NVIDIA 現在不僅支持單個系統中的多個 GPU ，還支持跨多個節點的多個 GPU 。 圖 1 顯示， cuFFTMp 達到 1.8 PFlop / s 以上，超過該規模轉換峰值機器帶寬的 70% 。 在圖 2 中，問題大小保持不變，但 GPU 的數量從 8 增加到 2048 。可以看到， cuFFTMp 成功地擴展了問題，將單精度時間從 8 GPU （ 1 個節點）的…
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