如何通过 Vulkan 使用 Nvidia 的 Tensor Core

Question

如何使用 Vulkan 使用 Nvidia 的张量核心（在计算着色器中？！）？

Nvidia 有这篇文章 Programming Tensor Cores in CUDA 9，但这显然是针对 CUDA 的。我对 CUDA 不太熟悉，但看起来必须采取一些措施才能在 Tensor 核心上启用计算，比如必须将算法设置为某种特殊类型，并且必须将某些数学类型设置为值 CUDNN_TENSOR_OP_MATH.我想知道是否也可以从其他 API 使用 Tensor 核心加速，我对 Vulkan 特别感兴趣。

更具体地说，我想深入研究用于去噪的过滤器。据我了解，过滤器主要需要 Tensor 核心能够加速的那些数学运算，即矩阵乘法和累加运算。

Answer 1

Tensor 核心是一个小众功能，可能无法将其作为 Vulkan 扩展。您仍然可以使用 CUDA 进行张量核心加速计算，并在 CUDA 和 Vulkan 上下文之间共享数据。

检查此示例：cuda vulkan interop

请注意，由于在启动 CUDA 内核和处理来自 Vulkan 端的结果之间需要同步，因此性能可能会受到影响。您必须在申请中评估费用。

Answer 2

Nvidia 最近添加了一些新的扩展，其中之一是 VK_NV_COOPERATIVE_MATRIX，它将允许在 Vulkan 中使用张量核心。

glslang to handle this new feature I believe was added yesterday which is why you haven't seen this until now (see here)的能力：

这里有一些使用它的例子：

https://github.com/KhronosGroup/glslang/blob/4605e2ed2b2b1acbe157d365c3c528367b8b168f/Test/spv.coopmat.comp

https://github.com/KhronosGroup/glslang/blob/4605e2ed2b2b1acbe157d365c3c528367b8b168f/Test/spv.1.3.coopmat.comp

#version 450 core
#extension GL_KHR_memory_scope_semantics : enable
#extension GL_NV_cooperative_matrix : enable
#extension GL_EXT_shader_explicit_arithmetic_types_float16 : enable

#pragma use_variable_pointers

layout (local_size_x = 64, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in;

layout(set = 0, binding = 0) coherent buffer Block {
    float y[1024*1024];
    float x[];
} block;


void main()
{
    fcoopmatNV<32, gl_ScopeSubgroup, 16, 8> m = fcoopmatNV<32, gl_ScopeSubgroup, 16, 8>(0.0);

    m = m + m;
    m = m - m;
    m = -m;
    m = 2.0*m;
    m = m*2.0;

    coopMatLoadNV(m, block.x, 16, 128, false);
    coopMatStoreNV(m, block.x, 16, 128, false);
}

这似乎与它在 CUDA 中的完成方式非常相似，需要将显式内存传输到张量核心可以运行的内存。

因此，要使用它们，您需要在 vulkan 中使用 VK_NV_COOPERATIVE_MATRIX，在 glsl 中使用 GL_NV_COOPERATIVE_MATRIX。

编辑：

j00hi 提到现在有关于如何使用这些张量核心的 nvidia blog post。

如何通过 Vulkan 使用 Nvidia 的 Tensor Core

How to use Nvidia's Tensor Cores via Vulkan

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