如何通过Vulkan使用Nvidia Tensor核心

Question

如何使用Vulkan使用Nvidia的张量核心（在计算着色器中？！）？

Nvidia Programming Tensor Cores in CUDA 9撰写了这篇文章，但这显然是关注CUDA。我对CUDA不太熟悉，但看起来必须采取一些措施才能在Tensor核心上进行计算，比如算法必须设置为某种特殊类型，并且某些数学类型必须设置为值CUDNN_TENSOR_OP_MATH。我想知道，如果Tensor核心加速也可以从其他API中使用，我对Vulkan特别感兴趣。

更具体地说，我想挖掘滤波器以进行更多去噪。根据我的理解，滤波器主要需要Tensor内核能够加速的那些数学运算，这些运算是矩阵乘法和累加运算。

Answer 1

Nvidia最近添加了一些新的扩展，其中一个是VK_NV_COOPERATIVE_MATRIX，它允许在Vulkan中使用张量核心。

glslang处理这个新功能的能力我认为是昨天添加的，这就是为什么你直到现在才看到这个(see here)：

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);
}

这看起来非常类似于它在CUDA中的完成方式，要求显式内存传输到张量内核可以运行的内存。

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已经提到现在有关于如何使用这些张量核心的nvidia blog post。

Answer 2

Tensor核心是一个利基特征，可能不会使它成为Vulkan扩展。您仍然可以使用CUDA来执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内核和使用Vulkan端的结果之间需要进行同步，因此性能可能会受到影响。您必须评估应用程序中的成本。