Guia de kernels CUDA para matmul de alto desempenho
Um guia detalhado conecta hierarquia de memória da GPU, programação CUDA e inspeção de PTX/SASS ao desenvolvimento de kernels de multiplicação de matrizes.
O guia aborda a hierarquia de memória da GPU e o modelo de programação CUDA para explicar decisões envolvidas na criação de kernels de matmul, ou multiplicação de matrizes.
Para estudar o material, comece relacionando cada nível de memória da GPU ao acesso feito pelo kernel. Depois, use os exemplos e medições disponíveis no próprio ambiente para verificar os efeitos das escolhas; o resumo da publicação não fornece números de desempenho.
O conteúdo também apresenta PTX e SASS como formas de inspecionar e orientar a saída do compilador. Compare o código gerado com o comportamento esperado, mas valide alterações com testes: inspeção, por si só, não garante ganhos nem substitui a medição no hardware-alvo.
Se usar IA para analisar o guia ou aplicar as ideias, evite inserir código proprietário, credenciais ou dados internos sem autorização. Prefira exemplos sintéticos e aplique as políticas de dados da organização; a plataforma pode detectar dados pessoais e aplicar a regra configurada antes da execução.