Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2501.12084

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 分布式、并行与集群计算

arXiv:2501.12084 (cs)
[提交于 2025年1月21日 ]

标题: 通过微基准测试和多级分析剖析NVIDIA Hopper架构

标题: Dissecting the NVIDIA Hopper Architecture through Microbenchmarking and Multiple Level Analysis

Authors:Weile Luo, Ruibo Fan, Zeyu Li, Dayou Du, Hongyuan Liu, Qiang Wang, Xiaowen Chu
摘要: 现代GPU,拥有如张量核心等专用硬件,对于要求苛刻的人工智能和深度学习应用至关重要。 本研究对NVIDIA Hopper GPU架构进行了全面的多级微基准测试分析,深入探讨了其性能特征和新功能。 我们测试了Hopper的存储子系统延迟和吞吐量,将其L2分片缓存行为和全局内存访问模式与最近的GPU版本Ampere和Ada Lovelace进行了比较。 我们的分析揭示了Hopper在性能上的显著差异和架构改进。 本工作的核心贡献是对Hopper第四代张量核心的详细评估,包括其FP8精度支持和新型异步wgmma指令,评估它们对矩阵乘加运算的影响。 我们进一步研究了其他关键Hopper创新的性能影响:用于加速动态规划算法的DPX指令、用于SM间通信的分布式共享内存(DSM)以及用于异步数据移动的张量内存加速器(TMA)。 这种多级方法包括指令级微基准测试、Transformer Engine的库级分析,以及大型语言模型中张量核心性能的应用级基准测试。 我们的发现为软件开发人员提供了有价值的深入见解,帮助他们优化性能并为Hopper架构开发准确的性能模型,最终有助于更深入地理解其在加速人工智能和其他计算密集型工作负载方面的潜力。
摘要: Modern GPUs, with their specialized hardware like tensor cores, are essential for demanding AI and deep learning applications. This study presents a comprehensive, multi-level microbenchmarking analysis of the NVIDIA Hopper GPU architecture, delving into its performance characteristics and novel features. We benchmark Hopper's memory subsystem latency and throughput, comparing its L2 partitioned cache behavior and global memory access patterns against recent GPU generations, Ampere and Ada Lovelace. Our analysis reveals significant performance differences and architectural improvements in Hopper. A core contribution of this work is a detailed evaluation of Hopper's fourth-generation tensor cores, including their FP8 precision support and the novel asynchronous wgmma instructions, assessing their impact on matrix multiply-accumulate operations. We further investigate the performance implications of other key Hopper innovations: DPX instructions for accelerating dynamic programming algorithms, distributed shared memory (DSM) for inter-SM communication, and the Tensor Memory Accelerator (TMA) for asynchronous data movement. This multi-level approach encompasses instruction-level microbenchmarks, library-level analysis of the Transformer Engine, and application-level benchmarks of tensor core performance within large language models. Our findings provide valuable, in-depth insights for software developers seeking to optimize performance and develop accurate performance models for the Hopper architecture, ultimately contributing to a deeper understanding of its potential for accelerating AI and other computationally intensive workloads.
评论: arXiv管理员备注:与arXiv:2402.13499存在大量文本重叠
主题: 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 硬件架构 (cs.AR); 性能 (cs.PF)
引用方式: arXiv:2501.12084 [cs.DC]
  (或者 arXiv:2501.12084v1 [cs.DC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12084
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Weile Luo [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 1 月 21 日 12:19:02 UTC (7,826 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
cs.PF
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01
切换浏览方式为:
cs
cs.AR
cs.DC

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号