GPU上的基本線性代數
cuBLAS庫提供了基本線性代數子例程（BLAS）的GPU加速實現。cuBLAS通過針對NVIDIA GPU進行了高度優化的嵌入式行業標準BLAS API來加速AI和HPC應用程序。cuBLAS庫包含用于批處理操作，跨多個GPU的執行以及混合和低精度執行的擴展。使用cuBLAS，應用程序會自動受益于常規性能的改進和新的GPU架構。cuBLAS庫包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中。
cuBLAS多GPU擴展
cuBLASMg提供了最新的多GPU矩陣矩陣乘法，每個矩陣都可以2D塊循環的方式在多個設備之間分配。cuBLASMg當前是CUDA數學庫早期訪問計劃的一部分。
cuBLAS性能
cuBLAS庫針對NVIDIA GPU的性能進行了高度優化，并利用張量內核加速了低精度和混合精度矩陣乘法。
cuBLAS的主要功能
? 全面支持所有152個標準BLAS例程
? 支持半精度和整數矩陣乘法
? 針對Volta和Turing張量Cores進行了優化的GEMM和GEMM擴展
? 針對各種深度學習模型中使用的大小調整了GEMM性能
? 支持CUDA流以進行并發操作

總結

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