Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #1724

Tensor Cores

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

CODING · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA cuTile и Jane Street оптимизировали прямой проход Mamba‑2 тремя ядрами для Tensor Core

Jane Street реализовала модель последовательностей Mamba‑2 с использованием Python‑DSL NVIDIA CUDA Tile (cuTile) и совместно с NVIDIA оптимизировала три пользовательских ядра прямого прохода — chunk_cumsum, fwd_pass_state и compute_out — под Tensor Core. Оптимизации включают тильную реализацию в регистрах с приведением к TF32, подсказки задержки DRAM, маршрутизацию операндов в Tensor Memory, макеты памяти, удобные для TMA, и автотюнер параметров блоков и загрузки для каждой формы входа.

6.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Google Research

Google Research описывает программные оптимизации смешанных входных матричных умножений для NVIDIA Ampere (CUTLASS)

В блоге Google Research (автор — Маниш Гупта) описаны программные приёмы для реализации смешанных входных матричных умножений (например, входы F16 × веса U8) на тензорных ядрах NVIDIA Ampere через преобразование типов данных и согласование макета; решения опубликованы в репозитории NVIDIA/CUTLASS и, по заявлению авторов, добавляют минимальные накладные расходы и близки к пиковой аппаратной производительности. Работа ориентирована на ресурсоёмкие LLM‑нагрузки и поддерживает схемы квантования только весов для уменьшения объёма памяти модели.

7.0