【GPU 算子工程】Tensor Core 与 MMA:wmma、mma.sync 与数据布局
Tensor Core 把矩阵乘做进专用硬件。实测 RTX 3060 Ti 的 FP16 Tensor 吞吐达 72.8 TFLOP/s,约 FP32 峰值的 4.5 倍。讲清 MMA 指令、wmma fragment API、数据布局与精度要求,以及为什么喂数据才是真正的瓶颈。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记:机制拆解、踩坑复盘与可核对证据,少空谈。
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Tensor Core 把矩阵乘做进专用硬件。实测 RTX 3060 Ti 的 FP16 Tensor 吞吐达 72.8 TFLOP/s,约 FP32 峰值的 4.5 倍。讲清 MMA 指令、wmma fragment API、数据布局与精度要求,以及为什么喂数据才是真正的瓶颈。