CANN/cann-samples矩阵乘优化实践

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_a16w16A16W16 非量化矩阵乘算子优化实践quant_matmul_mxfp4MXFP4 量化矩阵乘算子优化实践quant_matmul_mxfp8MXFP8 量化矩阵乘算子优化实践优化指南quant_matmul_mx_performanceMX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