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English(EN) Space Filling Curves is All You Need: Communication-Avoiding Matrix Multiplication Made Simple

空间填充曲线简化了通信规避矩阵乘法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文介绍了空间填充曲线（SFC）作为一种方法，用于简化和优化高性能计算和深度学习的通信规避通用矩阵乘法（CA-GEMM）。该方法实现了平台无关和形状无关的矩阵乘法方案，并提高了数据局部性。SFC-CA GEMM算法展示了可证明的渐近通信最优性，并在x86和Arm平台上比供应商库的性能高出5.5倍。其在LLM推理预填充中的应用显示速度提升高达1.85倍，在分布式内存矩阵乘法中，速度提升高达2.3倍。 AI

影响 优化LLM推理预填充，可能加速大型语言模型的部署并降低计算成本。

排序理由 研究论文，详细介绍了矩阵乘法的一种新颖算法方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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空间填充曲线简化了通信规避矩阵乘法

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Evangelos Georganas, Alexander Heinecke, Pradeep Dubey ·

    空间填充曲线就够了：通信规避矩阵乘法变得简单

    arXiv:2601.16294v3 Announce Type: replace-cross Abstract: General Matrix Multiplication (GEMM) is the cornerstone of HPC workloads and Deep Learning. State-of-the-art (SOTA) vendor libraries tune tensor layouts, parallelization schemes and cache blocking to minimize data movement…

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