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各位大虾谁可以解释一下“青山”用五笔为什么是gemm
青山是二字词组，打法是取第一个字“青”的头二个五笔字根对应字母——g与e；第二个字“山”的头二个五笔字根对应字母m与m.合起来就是gemm。
通用矩阵乘(GEMM)优化与卷积计算
1、卷积计算的链接卷积计算与GEMM紧密相连，如im2col方法将卷积转换为矩阵乘，简化了优化。图十二展示了im2col操作如何将卷积转换为矩阵乘。选择正确的内存布局（NCHW或NHWC）对于1×1卷积的性能至关重要，特别是对于NHWC布局，其内存访问性能更优。
2、通用矩阵乘（GEMM）优化在现代科学技术，如气象预报、石油勘探等领域中发挥着关键作用。本文首先概述了GEMM的基本概念，它是计算机模拟的核心，涉及矩阵计算和深度学习的卷积计算。
3、在 CV 模型推理性能优化中，卷积计算的优化是关键。旷视 MegEngine 的架构师们总结了两种主要方法：Im2col 和 Winograd 优化。Im2col 通过逐通道的卷积滑窗计算，适用于深度卷积，但通用性较弱。它将卷积转化为矩阵运算，通过高性能的 Matmul 进行计算。
4、第一种方法为通用计算方式，逐个计算每个元素，如第一个元素为[公式]，其他元素的计算方式类似，但并非重点。第二种方法常用于计算机计算，涉及对卷积核循环补零后相乘计算。将图像[公式]展开成[公式]，卷积核[公式]展开成[公式]，按列观察这个矩阵。
5、硬件多样性要求有效映射计算。通用硬件依赖优化库（如MKL、cuBLAS）处理高度优化的线性代数运算，如卷积转换为矩阵乘法并调用GEMM函数。硬件供应商提供优化库（如MKL-DNN、cuDNN）支持正向和反向卷积、池化、规范化和激活等操作符。高级工具如TensorRT支持图形优化（层融合）和基于优化GPU内核的低比特量化。
6、CUDA运行时驱动程序：集成在NVIDIA GPU驱动中，提供与硬件的直接交互。
如何在GPU上进行GEMM优化
在GPU上进行GEMM优化主要关注于提升计算效率和减少数据访问开销。GEMM，即通用矩阵乘法，是BLAS（基本线性代数子程序）中的一个重要操作。优化方法通常涉及改变数据访问模式、利用局部性原理以及并行计算。以下是一些关键的优化技术。
在GPU上优化矩阵乘法（GEMM）的性能，关键在于几个核心指标。首先，线程计算强度，即计算与访存工作量的比例，衡量核函数效率。例如，对于常见策略，当线程块处理较大矩阵C时，计算强度为[公式]，而当C较小则需考虑其他因素。计算强度高表示数据重用好，计算单元利用率高。
在实际应用中，还需要对结果从寄存器写回全局内存的操作进行相应调整，以适应新的矩阵分片布局。本文基于对GEMM优化的深入理解，详细阐述了双缓冲（Prefetch）和Bank冲突解决策略的实现细节及其对CUDA矩阵乘内核性能的提升作用。
Pipeline优化策略如Double Buffer和Stage引入，旨在隐藏数据加载延迟。优化方法的选取需针对不同GPU和CUDA版本进行调整，以达到最佳性能。本文提供的优化代码开源在cuda_hgemm，包括WMMA API和MMA PTX的实现，Block和Warp分块尺寸固定为特定值，未来将对这些优化点进行更深入的分析。
计算速度区别：HGEMM在NvidiaGPU上利用TensorCore硬件单元进行加速，可以在保持准确性的前提下大幅提高计算速度。TensorCore是专门用于深度学习和矩阵计算的硬件加速单元，能够执行多个半精度矩阵乘法运算。GEMM没有使用TensorCore硬件单元，计算速度较慢，特别是在处理大规模矩阵时的性能会受到限制。
hgemm和gemm的区别
全称区别、计算速度区别。全称区别：HGEMM全称是Half-precisionGeneralMatrixMultiplication，即半精度通用矩阵乘法；GEMM全称是GeneralMatrixMultiplication，即通用矩阵乘法。区别在于HGEMM使用半精度（16位）数据进行矩阵乘法运算，GEMM使用标准的精度（为32位或64位）数据进行矩阵乘法运算。
GEMM矩阵乘法是深度学习任务中的关键操作，尤其在CNN、RNN、Transformer等领域的应用中。高效的GEMM实现对于提升深度学习任务的性能至关重要。在Nvidia GPU上，Tensor Core硬件单元的加入使得半精度矩阵乘法（HGEMM）在保持准确性的同时，大幅提高了计算速度，显著改善了推理和训练任务的性能。
FE表示为百兆，GE表示为千兆，10G表示为万兆；FE和GE是SFP，10G是XFP；MM表示为多模（Multi-mode Fiber），SM表示为单模（Single-mode Fiber）；SX表示传输距离为短距，LX表示中距，LH表示长距；SX是多模，LX和LH是单模。
式中：εs（E，H）为标准样品源的效率，ε样（E，H）为所测样品的效率，μs、μ样分别为标准样品源和样品中能量为E的γ射线吸收系数，x为样品厚度的变量。 为了测量μs和μ样，采用152Eu面源，放置于探测器上不同的两个高度。
首先，hlund等使用GEMM报告了2种空间分离，可逆和互斥的CAF亚型。这些被称为肌成纤维细胞CAF（myCAF）和炎性CAF（iCAF）。myCAF由FAP阳性α-SMA高表达定义，具有TGF-β反应基因谱，并位于肿瘤细胞附近。
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