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FTTN: Feature-Targeted Testing for Numerical Properties of NVIDIA & AMD Matrix Accelerators


Core Concepts
Die Untersuchung von Matrix-Beschleunigern von NVIDIA und AMD zeigt wichtige Unterschiede in numerischen Eigenschaften auf.
Abstract
Die Studie untersucht die numerischen Eigenschaften von NVIDIA Tensor Cores und AMD Matrix Cores. Es wird gezeigt, wie fehlende Informationen über diese Beschleuniger die Portierung von Codes beeinflussen können. Tests enthüllen Unterschiede in Subnormalzahlen, Rundungsmodi und FMA-Eigenschaften. Die Ergebnisse verdeutlichen die Bedeutung der Kenntnis von Hardware-spezifischen Unterschieden. Ein einfaches Matrix-Multiplikationsbeispiel verdeutlicht die variierenden Ergebnisse auf verschiedenen GPUs.
Stats
NVIDIA Tensor Cores und AMD Matrix Cores sind von Interesse für HPC und ML. Die GPUs zeigen Unterschiede in der Unterstützung von Subnormalzahlen und Rundungsmodi. AMD GPUs verwenden konsequent drei zusätzliche Bits für präzises Runden.
Quotes
"Die Untersuchung von Matrix-Beschleunigern von NVIDIA und AMD zeigt wichtige Unterschiede in numerischen Eigenschaften auf."

Key Insights Distilled From

by Xinyi Li,Ang... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00232.pdf
FTTN

Deeper Inquiries

Wie können Entwickler sicherstellen, dass ihre Codes zuverlässig über verschiedene GPUs portiert werden können?

Entwickler können sicherstellen, dass ihre Codes zuverlässig über verschiedene GPUs portiert werden können, indem sie gezielte Tests durchführen, die auf den spezifischen numerischen Eigenschaften der GPUs basieren. Dazu gehören Tests, die die Unterstützung von Subnormalzahlen, das Vorhandensein von zusätzlichen Bits für die Genauigkeit, die Rundungsmodi und die Breite der FMA-Einheiten überprüfen. Durch das Verständnis dieser Unterschiede können Entwickler potenzielle Fallstricke identifizieren und Anpassungen vornehmen, um sicherzustellen, dass ihre Codes konsistent über verschiedene GPUs funktionieren.

Welche Auswirkungen haben die festgestellten Unterschiede in den numerischen Eigenschaften auf die Leistung von HPC und ML-Anwendungen?

Die festgestellten Unterschiede in den numerischen Eigenschaften können erhebliche Auswirkungen auf die Leistung von HPC und ML-Anwendungen haben. Zum Beispiel können Unterschiede in der Unterstützung von Subnormalzahlen oder Rundungsmodi zu unterschiedlichen Berechnungsergebnissen führen, was die Konsistenz und Genauigkeit der Anwendungen beeinträchtigen kann. Darüber hinaus können Variationen in der Breite der FMA-Einheiten die Effizienz von Berechnungen beeinflussen und die Portabilität von Codes über verschiedene GPUs erschweren. Es ist daher entscheidend, diese Unterschiede zu verstehen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, um die Leistung von HPC und ML-Anwendungen zu optimieren.

Wie können formale Methoden genutzt werden, um die Tests auf Konsistenz und Überlappungen zu überprüfen?

Formale Methoden können verwendet werden, um die Tests auf Konsistenz und Überlappungen zu überprüfen, indem sie eine strukturierte und mathematisch fundierte Analyse der Testergebnisse ermöglichen. Durch die Anwendung formaler Methoden wie formaler Verifikation oder Modellprüfung können Entwickler die Korrektheit und Zuverlässigkeit ihrer Tests gewährleisten. Diese Methoden helfen dabei, potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren, Testergebnisse zu validieren und sicherzustellen, dass die Tests konsistent und widerspruchsfrei sind. Durch den Einsatz formaler Methoden können Entwickler ein höheres Maß an Vertrauen in ihre Testergebnisse gewinnen und die Qualität ihrer Codes verbessern.
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