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网站位置2.提出了在序列长度维度上并行化。这是因为现代GPU有针对matmul(GEMM)专用的计算单元(如NvidiaGPU上的TensorCores),发起效率很高。
年日拿下一个warp内的threads可以通过快速shuffle指令进行通信或者合作执行矩阵乘法。threadblock:本国榜首一个threadblock可以包含多个warp,同一个block中的thread可以同步,也可以通过sharedmemory进行通信。register和sharedmemory是稀缺资源,民女这些有限的资源就使每个SM中activewarps有非常严格的限制,也就限制了并行能力。
我们通常在每个threadblock中使用4或8个warp,神活如下图所示。每个block被调到到一个SM上运行,新垣例如A100GPU上有108个SMs。
一个CUDAcore可以执行一个thread,结衣一个SM中的CUDAcore会被分成几个warp,由warpscheduler负责调度。
此外,日本当batchsize和head数量较小时,在序列长度上增加并行性有助于提高GPU占用率。但是都是心有柔情的人,网站位置性格上来讲,两人的性格既有共同之处又有互补之处。
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