【摘 要】
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基本线性代数子程序（BLAS）是一系列基本线性代数运算函数的接口标准,早已被广泛应用在科学计算和工业界的各个领域中,并对现代科学领域和工业发展起到了至关重要的作用。其应用场景针对大型输入（大型矩阵、向量操作）往往有较好的性能表现;然而在问题规模较小,而问题数量较大的场景下会由于资源利用不充分导致性能表现较差。因此近年来提出了批量BLAS（Batch BLAS）的概念和初步实现,以应对这种新兴趋势带
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基本线性代数子程序（BLAS）是一系列基本线性代数运算函数的接口标准,早已被广泛应用在科学计算和工业界的各个领域中,并对现代科学领域和工业发展起到了至关重要的作用。其应用场景针对大型输入（大型矩阵、向量操作）往往有较好的性能表现;然而在问题规模较小,而问题数量较大的场景下会由于资源利用不充分导致性能表现较差。因此近年来提出了批量BLAS（Batch BLAS）的概念和初步实现,以应对这种新兴趋势带来的挑战。它通过将多个子问题同时并行批量处理,解决以往经典BLAS中对于这种场景表现较差的窘境。对于批量矩阵相乘而言,目前基于GPU的BLAS库（Cu BLAS、Roc BLAS）只支持固定尺寸的问题输入,而不支持可变尺寸矩阵计算,极大的限制了其应用场景。本文旨在设计并实现一个面向高性能计算的GPU批量可变尺寸矩阵乘法计算框架,从而解决在高性能场景下已有的计算库性能表现不佳的问题。研究内容包括批量可变尺寸矩阵乘法场景分析研究与MAGMA vbatched例程优化、细粒度批量可变尺寸矩阵乘法内核函数设计与实现、批量可变尺寸矩阵乘法计算框架设计与实现和HPCC DGEMM的应用与优化这四个方面。在批量可变尺寸矩阵乘法场景分析研究与MAGMA vbatched例程优化中,本文研究分析了批量可变尺寸矩阵乘法的具体应用场景的输入情况,同时分析研究了目前业界在GPU中最优的MAGMA实现中的优势与存在的问题,并针对这些问题进行优化。在细粒度批量可变尺寸矩阵乘法内核函数的设计与实现中,本文针对应用场景对问题输入进行了细粒度的设计与划分,并结合GPU硬件架构从内存层级入手来实现高效并行的GPU内核函数。在批量可变尺寸矩阵乘法计算框架的设计与实现中,本文提出细粒度内核函数优化层级、批次序优化层级、极端数据输入调整层级来提高计算框架的计算表现。在HPCC DGEMM的应用与优化部分中,本文对该测试进行基于任务的划分和细粒度切割划分来优化,以提高目前高性能计算集群中多GPU节点的系统表现。本文针对目前批量矩阵乘法进行了改进和优化,提高并扩展了BLAS库对于批量操作的支持度和适用性,以望解决目前在高性能计算、机器学习、科学计算等领域出现的新挑战。
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