Blackwellにおける行列乗算
本記事はNVIDIAのBlackwellアーキテクチャにおける行列乗算の実装に関するシリーズの導入部です。Blackwell GPUのハードウェア機能を活用した高性能な行列計算手法の基礎を解説し、深層学習や科学計算における最適化への応用を展望します。
背景メモ
- NVIDIAが2024年に発表したBlackwellアーキテクチャ（B200/B100 GPU）は、同社のフラッグシップAI向けGPU。Hopper（H100）の後継で、大規模言語モデル（LLM）の学習・推論を想定。
- 行列積（Matrix Multiplication）はニューラルネットワークの計算の中核——Transformerモデルでは全計算の大半がこれに該当する。GPUのAI性能は行列積の処理速度でほぼ決まる。
- 本記事シリーズはBlackwellでこの演算をどう実装するか、ハードウェアの詳細（Tensor Core、レジスタ、共有メモリ、FP4/FP8など低精度フォーマット）に踏み込んで解説する技術者向け内容。
- 背景として、NVIDIAはCUDAエコシステムと専用ハードウェア（Tensor Core）でAI市場を独占。Blackwellではメモリ容量・帯域幅も大幅に向上している。