提供一份利用tensor core的wmma api

Question

麻烦提供一份利用tensor core的wmma api执行矩阵A * 矩阵B的乘法运算，使用共享内存作为中间数据读写

我自己写的不知道怎么实现warp_id对数据的调度和线程之间的计算。如果可以的话请讲解一下如何实现的思路

Answer 1

西瓜奶蛋 下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT4和檀越剑指大厂博主整理提供
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当利用Tensor Core进行矩阵乘法运算时，可以使用CUDA的wmma（warp matrix multiply and accumulate）API。下面是一个利用wmma API执行矩阵A * 矩阵B的乘法运算的示例代码，其中使用共享内存作为中间数据的读写：

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <mma.h>

#define WMMA_M 16
#define WMMA_N 16
#define WMMA_K 16

__global__ void matrixMultiply(float *A, float *B, float *C, int M, int N, int K) {
    // 定义共享内存
    __shared__ float As[WMMA_M][WMMA_K];
    __shared__ float Bs[WMMA_K][WMMA_N];

    // 定义wmma fragment
    nvcuda::wmma::fragment<nvcuda::wmma::matrix_a, WMMA_M, WMMA_N, WMMA_K, float, nvcuda::wmma::row_major> a_frag;
    nvcuda::wmma::fragment<nvcuda::wmma::matrix_b, WMMA_M, WMMA_N, WMMA_K, float, nvcuda::wmma::col_major> b_frag;
    nvcuda::wmma::fragment<nvcuda::wmma::accumulator, WMMA_M, WMMA_N, WMMA_K, float> c_frag;

    // 计算线程索引
    int warpM = threadIdx.y / 32;
    int warpN = threadIdx.x / 32;
    int laneM = threadIdx.y % 32;
    int laneN = threadIdx.x % 32;

    // 计算warp_id
    int warp_id = (blockIdx.x * blockDim.y + threadIdx.y) / 32;

    // 计算当前线程处理的元素索引
    int row = warp_id * WMMA_M + warpM;
    int col = warpN;

    // 初始化累加器
    nvcuda::wmma::fill_fragment(c_frag, 0.0f);

    // 循环遍历矩阵B的列
    for (int i = 0; i < K; i += WMMA_K) {
        // 从全局内存加载数据到共享内存
        As[warpM][laneM] = A[row * K + i + laneM];
        Bs[laneN][warpN] = B[(i + laneN) * N + col];

        // 同步共享内存
        __syncthreads();

        // 加载数据到wmma fragment
        nvcuda::wmma::load_matrix_sync(a_frag, As[warpM], WMMA_K);
        nvcuda::wmma::load_matrix_sync(b_frag, Bs, WMMA_K);

        // 执行wmma乘法累加操作
        nvcuda::wmma::mma_sync(c_frag, a_frag, b_frag, c_frag);

        // 同步wmma操作
        __syncthreads();
    }

    // 将结果从wmma fragment写回全局内存
    nvcuda::wmma::store_matrix_sync(C + row * N + col, c_frag, N, nvcuda::wmma::mem_row_major);
}

int main() {
    // 定义矩阵维度
    int M = 1024;
    int N = 1024;
    int K = 1024;

    // 分配内存并初始化矩阵A、B
    float *A, *B, *C;
    cudaMallocManaged(&A, M * K * sizeof(float));
    cudaMallocManaged(&B, K * N * sizeof(float));
    cudaMallocManaged(&C, M * N * sizeof(float));

    for (int i = 0; i < M * K; i++) {
        A[i] = 1.0f;
    }

    for (int i = 0; i < K * N; i++) {
        B[i] = 2.0f;
    }

    // 定义线程块和网格大小
    dim3 blockDim(32, 32);
    dim3 gridDim((N + blockDim.x - 1) / blockDim.x, (M + blockDim.y - 1) / blockDim.y);

    // 调用kernel函数执行矩阵乘法运算
    matrixMultiply<<<gridDim, blockDim>>>(A, B, C, M, N, K);
    cudaDeviceSynchronize();

    // 打