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算子的效率问题
2025-12-22 21:17:35
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操作
请问,将atomicAdd这样的原子操作与 Warp 级别的规约(Warp Reduce)相结合,在DCU上算子的效率相比在NV卡上的效率,会有多大差距?
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这个人很懒,什么也没留下~
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算子开发张韶
只看此人
1楼
一般是warp内规约后,数据通过共享内存中转,再做一次warp规约,相当于是做block规约了。如果只是block之间的数据做原子加,那么此时跟NV卡的效率基本一致,因为原子加的耗时占比很低。但是单纯从原子加来说,效率约为A800的一半。所以尽量不要每个线程都使用原子加,能够在block内解决的,都不要用原子加。
2025/12/25
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