【翻译】CUTLASS 教程：掌握 NVIDIA® 张量内存加速器 (TMA)

主要观点总结

本文介绍了如何使用NVIDIA Hopper架构中的张量内存加速器(TMA)进行GPU内存操作，包括TMA load、TMA store、TMA store reduce和TMA load multicast。文章通过简化示例展示了如何在CUDA kernel中调用这些操作，并深入研究了底层PTX指令，以获得对TMA更深入的理解。文章还讨论了TMA的某些高级特性，如swizzling模式和以interleaved格式排列的能力，这些在使用TMA配合Warpgroup矩阵-乘法-累加(WGMMA)指令时很重要。文章最后提供了完整的kernel示例。

关键观点总结

关键观点1: TMA简介与优势

TMA是NVIDIA Hopper架构中引入的一项新功能，用于在GPU的全局内存(GMEM)和其线程块(即CTA)的共享内存(SMEM)之间进行异步内存复制。TMA提供了许多优势，例如提高GPU利用率和节省寄存器。

关键观点2: TMA操作在CUDA kernel中的使用

文章通过简化示例展示了如何在CUDA kernel中调用TMA load、TMA store、TMA store reduce和TMA load multicast操作。

关键观点3: TMA操作底层的PTX指令

文章深入研究了底层PTX指令，以获得对TMA更深入的理解，并讨论了TMA支持的swizzling模式以及以interleaved格式排列的能力。

关键观点4: 完整的kernel示例

文章最后提供了完整的kernel示例，这些示例涵盖了文章中讨论的所有TMA操作。

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