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cuSPARSELt开发NVIDIA Ampere结构化稀疏性

作者:互联网

cuSPARSELt开发NVIDIA Ampere结构化稀疏性 深度神经网络在各种领域(例如计算机视觉,语音识别和自然语言处理)中均具有出色的性能。处理这些神经网络所需的计算能力正在迅速提高,因此有效的模型和计算至关重要。神经网络剪枝(删除不必要的模型参数以生成稀疏网络)是一种在保持准确性的同时降低模型复杂性的有用方法。 为了利用细粒度的网络剪枝,NVIDIA Ampere GPU架构引入了细粒度的结构稀疏性的概念。在NVIDIA A100 GPU上,结构显示为2:4模式:每四个元素中至少有两个必须为零。通过使用新的NVIDIA Sparse Tensor Core跳过零值的计算,这可以将一个矩阵乘法(也称为GEMM)操作数的数据占用空间和带宽减少2倍,并使吞吐量翻倍。 cuSPARSELt:用于稀疏矩阵-密集矩阵乘法的高性能CUDA库 为了简化NVIDIA Ampere架构稀疏功能的使用,NVIDIA引入了cuSPARSELt ,这是一种高性能CUDA库,专用于常规矩阵操作,其中至少一个操作数是稀疏矩阵。cuSPARSELt库可以使用NVIDIA第三代Tensor Core稀疏矩阵乘累加(SpMMA)操作,而无需进行底层编程。该库还提供用于剪枝和压缩矩阵的辅助函数。 cuSPARSELt的主要功能包括: · NVIDIA Sparse Tensor Core支持 · 混合精度支持: o FP16输入/输出,FP32张量核心累积 o BFLOAT16输入/输出,FP32张量核心累积 o INT8输入/输出,INT32张量核心累积 · Row-major and column-major memory layouts的内存布局 · 矩阵剪枝和压缩实用程序 · 自动调整功能 定制工作流程 cuSPARSELt库遵循等效方法,并采用与cuBLASLtcuTENSOR类似的概念。库编程模型要求以某种方式组织计算,以使相同的设置可以重复用于不同的输入。 该模型尤其依赖于以下高层阶段: · 问题定义:指定矩阵形状,数据类型,操作等。 · 用户偏好和约束:提供算法选择或限制可行实现(候选)的搜索空间。 · 计划:收集执行的描述符,并在需要时“找到”最佳实施。 · 执行:执行实际计算。 通用工作流程包括以下步骤: 1. 初始化库句柄:cusparseLtInit。 2. 指定输入/输出矩阵特征:cusparseLtDenseDescriptorInit, cusparseLtStructuredDescriptorInit。 3. 初始化矩阵乘法描述符和它的属性(例如操作,计算类型等): cusparseLtMatmulDescriptorInit。 4. 初始化算法选择描述符:cusparseLtMatmulAlgSelectionInit。 5. 初始化矩阵乘法计划:cusparseLtMatmulPlanInit。 6. 剪枝A矩阵:cusparseLtSpMMAPrune。如果用户提供已经满足2:4结构化稀疏性约束的矩阵,例如由ASP库生成的权重矩阵,则不需要此步骤。 7. 压缩剪枝后的矩阵:cusparseLtSpMMACompress。 8. 执行矩阵乘法:cusparseLtMatmul。可以使用不同的输入多次重复此步骤。 9. 销毁矩阵乘法计划和库句柄:cusparseLtMatmulPlanDestroy,cusparseLtDestroy。 稀疏的GEMM性能 与密集矩阵乘法一样,稀疏矩阵乘法的性能随GEMM尺寸,布局和数据类型而变化。这是当前软件与稀疏GEMM相对性能的快照。 下表显示了cuSPARSELt和cuBLAS在以下操作中的性能: D = alpha * op(A)* op(B)+ beta * C 在该操作中,A,B,和 D=C分别是尺寸的密集矩阵MXK,KXN,和M×N个。矩阵的布局A和B与Ñ为列主顺序(OP是非转置)和Ť为行优先顺序(OP调换)。 为了展示使用cuSPARSELt可以针对实际工作负载实现的性能,下表显示了带有主要列TN FP16内核的剪枝后的BERT-Large模型(seqlen = 128,BS = 128)使用的一些常见GEMM大小。通常,工作量越大,稀疏性可以提供的帮助越多。 表1. BERT-Large模型和不同层的cuSPARSELt性能。 结构化稀疏矩阵-矩阵乘法代码示例 已经看到了可用的性能,下面是一个示例,该示例使用NVIDIA A100或GA100 GPU中的稀疏Tensor内核在cuSPARSELt库中执行具有结构稀疏性的矩阵乘法。有关更多信息,请参见NVIDIA / CUDALibrarySamples / tree / master / cuSPARSELt / spmma GitHub存储库。 首先,包括cuSPARSELt标头,设置一些设备指针和数据结构,并初始化cuSPARSELt句柄。 #include <cusparseLt.h> // cusparseLt header // Device pointers and coefficient definitions float alpha = 1.0f; float beta = 0.0f; __half* dA = ... __half* dB = ... __half* dC = ... // cusparseLt data structures and handle initialization cusparseLtHandle_t handle; cusparseLtMatDescriptor_t matA, matB, matC; cusparseLtMatmulDescriptor_t matmul; cusparseLtMatmulAlgSelection_t alg_sel; cusparseLtMatmulPlan_t plan; cudaStream_t stream = nullptr; cusparseLtInit(&handle); 接下来,初始化结构化的稀疏输入矩阵(matrix A),密集输入矩阵(matrix B)和密集输出矩阵(matrix C)描述符。 cusparseLtStructuredDescriptorInit(&handle, &matA, num_A_rows, num_A_cols, lda, alignment, type, order, CUSPARSELT_SPARSITY_50_PERCENT); cusparseLtDenseDescriptorInit(&handle, &matB, num_B_rows, num_B_cols, ldb, alignment, type, order); cusparseLtDenseDescriptorInit(&handle, &matC, num_C_rows, num_C_cols, ldc, alignment, type, order); 准备好描述符后,可以准备矩阵乘法运算的描述符,选择用于执行matmul运算的算法,并初始化matmul计划。 cusparseLtMatmulDescriptorInit(&handle, &matmul, opA, opB, &matA, &matB, &matC, &matC, compute_type); cusparseLtMatmulAlgSelectionInit(&handle, &alg_sel, &matmul, CUSPARSELT_MATMUL_ALG_DEFAULT); int alg = 0; // set algorithm ID cusparseLtMatmulAlgSetAttribute(&handle, &alg_sel, CUSPARSELT_MATMUL_ALG_CONFIG_ID, &alg, sizeof(alg)); size_t workspace_size, compressed_size; cusparseLtMatmulGetWorkspace(&handle, &alg_sel, &workspace_size); cusparseLtMatmulPlanInit(&handle, &plan, &matmul, &alg_sel, workspace_size); 如果稀疏矩阵尚未被其他进程剪枝,则可以在此时进行。不要忘记检查稀疏模式的有效性,以确保可以使用稀疏张量核心来加速它。 cusparseLtSpMMAPrune(&handle, &matmul, dA, dA, CUSPARSELT_PRUNE_SPMMA_TILE, stream); // checking the correctness int is_valid = 0; cusparseLtSpMMAPruneCheck(&handle, &matmul, dA, &is_valid, stream); if (is_valid != 0) { std::printf("!!!! The matrix does not conform to the SpMMA sparsity pattern. " "cusparseLtMatmul does not provide correct results\n"); return EXIT_FAILURE; } 现在已将矩阵A剪枝为2:4稀疏度,可以将其压缩到大约原始大小的一半。与实际的矩阵乘法(小于5%)相比,该步骤的执行时间可以忽略不计。 cusparseLtSpMMACompressedSize(&handle, &plan, &compressed_size); cudaMalloc((void**) &dA_compressed, compressed_size); cusparseLtSpMMACompress(&handle, &plan, dA, dA_compressed, stream); 设置完成后,执行matmul操作。cusparseLtMatmul使用不同的B矩阵可以多次重复调用 。只需设置一次稀疏矩阵。对于A矩阵值更改的用例,cusparseLtSpMMACompress必须再次调用该例程以设置稀疏矩阵的数据结构。 void* d_workspace = nullptr; int num_streams = 0; cudaStream_t* streams = nullptr; cusparseLtMatmul(&handle, &plan, &alpha, dA_compressed, dB, &beta, dC, dD, d_workspace, streams, num_streams) ) 最后,通过破坏matmul计划和cuSPARSELt句柄来清理已使用的内存。 cusparseLtMatmulPlanDestroy(&plan); cusparseLtDestroy(&handle); cuSPARSELt 通过cuSPARSELt库,可以轻松利用NVIDIA Sparse Tensor Core运算,从而在不降低网络准确性的情况下,显着提高了用于深度学习应用程序的矩阵矩阵乘法的性能。该库还提供了用于矩阵压缩,剪枝和性能自动调整的实用程序。简而言之,与普通的密集数学方法相比,cuSPARSELt减少了计算,功耗,执行时间和内存存储。  

标签:handle,矩阵,稀疏,cuSPARSELt,NVIDIA,Ampere,乘法
来源: https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/14209627.html