DevZone | NVIDIA cuBLAS库
2022-09-05 13:56
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cuBLAS 库可提供基本线性代数子程序（BLAS）的 GPU 加速实现。cuBLAS 利用针对 NVIDIA GPU 高度优化的插入式行业标准 BLAS API，加速 AI 和 HPC 应用。cuBLAS 库包含用于批量运算、跨多个 GPU 的执行以及混合精度和低精度执行的扩展程序。通过使用 cuBLAS，应用将能自动从定期性能提升及新的 GPU 体系架构中受益。cuBLAS 库包含在 NVIDIA HPC SDK 和 CUDA 工具包中。
cuBLAS 多 GPU 扩展
cuBLASMg 提供了先进的多 GPU 矩阵间乘法，您可在多台设备间以 2D 块循环方式分发每个矩阵。cuBLASMg 目前已加入 CUDA 数学库抢先体验计划。
立即申请加入此体验计划：https://developer.nvidia.cn/cudamathlibraryea
cuBLAS 性能
cuBLAS 库针对 NVIDIA GPU 上的性能进行了高度优化，并利用 Tensor Core 对低精度和混合精度矩阵乘法进行加速。
cuBLAS 的主要特性
全面支持 152 个标准 BLAS 例程
支持半精度和整数矩阵乘法
GEMM 和 GEMM 扩展程序针对 Volta 及 Turing Tensor Core 进行了优化
针对各种深度学习模型中使用的规模调整 GEMM 性能
支持用于并发操作的 CUDA 流
点击阅读原文，了解更多 NVIDIA cuBLAS 库相关内容
NVIDIA 深度学习培训中心
我们的 NVIDIA 深度学习培训中心还推出了 NVIDIA cuBLAS 相关课程，您可以复制链接查看课程详情。
加速计算基础——CUDA C/C++
您将能够使用最基本的 CUDA 工具和技术，加速和优化仅适用于 CPU 的 C/C++ 应用程序。您将了解 CUDA 开发的迭代风格，这将帮助您快速发布加速应用程序。
详情请见：https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+C-AC-01+V1-ZH/
加速计算基础——CUDA Python
您将了解使用 CUDA 和 Numba 编译器在大规模并行 GPU 上加速运行 Python 应用程序的基本工具和技能。
详情请见：https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+C-AC-02+V1-ZH/
通过 CUDA C++ 在多个 GPU 之间扩展工作负载
您将学习如何在单个节点上使用多个 GPU，构建强大高效的 CUDA C++ 应用程序。
详情请见：https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-02+V1-ZH/
通过并发流加速 CUDA C++ 应用程序
您将在 CUDA C++ 应用程序中，学习利用 CUDA Streams 进行复制/计算重叠。
详情请见：https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-01+V1-ZH/
