英偉達(dá)推出 cuSPARSELt，版本0 .2.0 ，它提高了激活函數(shù)、偏差向量和批處理稀疏 GEMM 的性能。

NVIDIA CUSPASSELT 是一個(gè)高性能 CUDA 庫，專用于一般矩陣運(yùn)算，其中至少有一個(gè)操作數(shù)是稀疏矩陣：

在這個(gè)等式中， OP（A） 和 OP（B） 指的是原位操作，例如轉(zhuǎn)置和非轉(zhuǎn)置。

cuSPARSELt API 在算法/操作選擇、尾聲和矩陣特性（包括內(nèi)存布局、對齊和數(shù)據(jù)類型）方面提供了靈活性。

主要特征

NVIDIA Sparse MMA 張量核支持

混合精度計(jì)算支持：

FP16 I / O 、 FP32 張量核累加。

BFLOAT16 I / O ， FP32 張量核累積。

INT8 I / O ， INT32 張量核計(jì)算。

FP32 I / O ， TF32 張量核心計(jì)算。

TF32 I / O ， TF32 張量核心計(jì)算。

矩陣修剪和壓縮功能

自動(dòng)調(diào)諧功能

關(guān)于作者

Matthew Nicely 于 2019 年 3 月加入 NVIDIA ，之前曾在美國 AL-Huntsville 的美國陸軍航空和導(dǎo)彈研究開發(fā)與工程中心工作。在那里，他專注于 CUDA 算法開發(fā)和 Jetson 系列的優(yōu)化。在 NVIDIA ，他曾在聯(lián)邦部門工作，協(xié)助 CUDA 的開發(fā)和優(yōu)化，以及在各種 NVIDIA 工具集上為客戶提供教育和概念驗(yàn)證，最近轉(zhuǎn)為 math libraries 產(chǎn)品經(jīng)理。 2019 年，他獲得了博士學(xué)位。計(jì)算機(jī)工程學(xué)位，專注于 GPU 的算法優(yōu)化。

審核編輯：郭婷