TVM如何并行处理两个不同维度的矩阵乘法
时间: 2024-03-05 09:48:25 浏览: 21
TVM中可以使用多个轴来并行处理两个不同维度的矩阵乘法,这可以通过TVM的schedule API来实现。具体来说,我们可以通过使用split操作将两个矩阵的维度分解成多个轴,然后使用reorder操作来调整轴的顺序,从而实现并行计算。例如,我们可以将两个矩阵的维度分别分解成了两个轴,然后使用reorder操作将这四个轴重排成了ABab的顺序,其中A和B表示两个矩阵的维度,a和b表示分解后的轴。然后我们可以使用parallel操作在a和b轴上并行计算矩阵乘法。下面是一个简单的示例代码:
```python
import tvm
# 定义两个矩阵的维度和类型
n = tvm.var("n")
m = tvm.var("m")
k = tvm.var("k")
dtype = "float32"
# 定义两个矩阵的计算
A = tvm.placeholder((n, k), name="A", dtype=dtype)
B = tvm.placeholder((k, m), name="B", dtype=dtype)
C = tvm.compute((n, m), lambda i, j: tvm.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name="C")
# 定义计算的schedule
s = tvm.create_schedule(C.op)
AA, BB = s[C].op.axis
ax0, ax1 = s[C].split(AA, factor=32)
bx0, bx1 = s[C].split(BB, factor=32)
s[C].reorder(ax0, bx0, ax1, bx1)
s[C].parallel(ax0)
s[C].parallel(bx0)
# 编译和运行计算
func = tvm.build(s, [A, B, C], "llvm")
a = tvm.nd.array(np.random.rand(1024, 512).astype(dtype))
b = tvm.nd.array(np.random.rand(512, 1024).astype(dtype))
c = tvm.nd.array(np.zeros((1024, 1024), dtype=dtype))
func(a, b, c)
```