GripNews🌖 Mojo 中高效矩陣轉置 🔥
➤ 使用 Mojo 實現高效能 GPU 運算
✤ https://veitner.bearblog.dev/highly-efficient-matrix-transpose-in-mojo/
本文逐步展示瞭如何使用 Mojo 語言針對 Hopper 架構實現高效矩陣轉置核心。最佳核心實現了 2775.49 GB/s 的頻寬，達到 84.1056% 的效能。作者將此優化方法與其先前使用純 CUDA 在相同 H100 硬體上達到的 2771.35 GB/s 頻寬進行比較，證明 Mojo 在相同任務上也能達到與 CUDA 相似的效能。文章涵蓋了基本方法、使用 TMA（Tensor Memory Access） 以及優化技術，例如 Swizzling 和線程粗化，並提供了詳細的程式碼範例和效能比較。
+ 哇，Mojo 真的很有潛力！能與 CUDA 相提並論，甚至在某些方面超越它，真是令人印象深刻。
+ 這個文章解釋得非常清楚，即使對 Mojo 不熟悉的人也能理解。程式碼範例也很實用，可以直接拿
#GPU 程式設計 #Mojo 語言 #矩陣運算 #CUDA
➤ 使用 Mojo 實現高效能 GPU 運算
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本文逐步展示瞭如何使用 Mojo 語言針對 Hopper 架構實現高效矩陣轉置核心。最佳核心實現了 2775.49 GB/s 的頻寬，達到 84.1056% 的效能。作者將此優化方法與其先前使用純 CUDA 在相同 H100 硬體上達到的 2771.35 GB/s 頻寬進行比較，證明 Mojo 在相同任務上也能達到與 CUDA 相似的效能。文章涵蓋了基本方法、使用 TMA（Tensor Memory Access） 以及優化技術，例如 Swizzling 和線程粗化，並提供了詳細的程式碼範例和效能比較。
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