Blackwell上的矩阵乘法
本文为系列文章的第一部分，介绍了NVIDIA Blackwell架构上矩阵乘法的基本原理与实现方法。文章详细阐述了矩阵乘法在GPU计算中的核心地位，以及Blackwell架构如何针对该计算任务进行优化，为后续深入探讨性能调优技术奠定基础。
背景速读
- NVIDIA Blackwell 是该公司于 2024 年发布的下一代 GPU 架构，继 Hopper（H100）之后，面向 AI 和高性能计算市场。B200 和 GB200 是其首批产品。
- 矩阵乘法（Matrix Multiplication）是深度学习模型（如 Transformer、大语言模型）中最核心、最耗时的数学运算，GPU 的性能很大程度上取决于它做矩阵乘法的速度。
- 本文是系列第一篇，重点介绍 Blackwell 架构中与矩阵乘法相关的硬件设计变化，包括新的 Tensor Core 单元、数据格式支持（如 FP4/FP6/FP8）以及内存子系统改进。
- 理解这些底层细节有助于评估 Blackwell 相比 Hopper 在 AI 训练和推理中的实际性能提升，尤其是在大模型场景下的吞吐量、显存带宽和能效表现。