PTX指令集基础以及warp级矩阵乘累加指令介绍

本文主要基于cuda官方文档：URL

PTX指令集基础

基本指令格式

PTX 指令：opcode是具体操作指令， 以及后面跟随0 到 4 个操作数，此外，在操作指令左侧可通过 @ 符号添加一个可选谓词，具体形式如下：

• @p opcode;
• @p opcode a;
• @p opcode d, a;
• @p opcode d, a, b;
• @p opcode d, a, b, c;

说明：

• @p用来控制指令的指定条件，@!p表示取反。

• d 表示目标操作数

• a、b、c 表示源操作数

特殊情况：

1. 下面指令会写入两个目标寄存器，用 | 符号分隔多个目标寄存器。
   示例：setp.lt.s32 p|q, a, b; // p = (a < b); q = !(a < b);

寄存器

谓词寄存器：

谓词寄存器专门用于存储布尔值（真 / 假），常用于条件执行。谓词寄存器的声明格式如下：

.reg .pred p, q, r;

• .pred是关键字，表示寄存器类型是谓词寄存器

通用寄存器：

用于存储多种类型的数据（如整数、浮点数地址等），支持各种算术和逻辑运算。声明格式如下：

.reg .s32 a, b;

其声明了两个 32 位整数寄存器a和b。

举例

对于高级代码：

if (i < n)j = j + 1;

其相应的PTX代码如下：

      setp.lt.s32  p, i, n;    // p = (i < n)，执行有符号 32 位整数的小于比较（Less Than）并设置相应的谓词寄存器
@p    add.s32      j, j, 1;    // if i < n, add 1 to j

条件分支PTX代码：

      setp.lt.s32  p, i, n;    // p = (i < n),
@!p   bra  L1;                 // if p 为 False, 跳转(bra)到标签L1对应的指令add.s32      j, j, 1;    // if p 为 True，执行该条指令
L1:     ...

指令和操作数的类型

指令必须包含数据类型修饰符。示例：

.reg .u16 d, a, b;   // 寄存器声明add.u16 d, a, b;    // 执行16位无符号加法

有些指令需要多个数据类型修饰符，最典型的是数据转换指令cvt。它需要为结果和源分别指定数据类型修饰符，且修饰符的顺序与操作数的顺序一致。例如：

.reg .u16 a;
.reg .f32 d;cvt.f32.u16 d, a;   // 将16位无符号整数a转换为32位浮点数d

通常情况下，操作数的数据类型必须与对应的指令类型修饰符一致。操作数与指令类型的一致性规则如下：

• 位大小类型与相同大小的任何类型一致。
• 有符号和无符号整数类型在大小相同时一致，且必要时整数操作数会被隐式转换为指令类型。例如，在有符号整数指令中使用无符号整数操作数时，该操作数会被指令当作有符号整数处理。
• 浮点类型仅在大小相同时才一致，即它们必须完全匹配。

当指令类型和操作数类型不匹配时：

• ld、st 和 cvt 指令允许源操作数和目的操作数的数据宽度大于指令类型的大小
• 位大小和整数（有符号与无符号）指令类型的操作数类型检查规则有所放宽；浮点指令类型仍要求操作数类型大小完全匹配，除非操作数是位大小类型
• 当源操作数大小超过指令类型大小时，源数据会被截断至指令类型大小所指定的相应位数

16bit的机器特定语义

PTX程序在支持不同数据类型的GPU上的执行情况：

• PTX程序可在16位或32位数据类型的GPU上运行。在32位数据类型上，PTX的16位寄存器会映射到32位物理寄存器，16位计算也会提升为32位计算，这可能导致同一代码在16位和32位机器上的计算结果出现差异，额外的精度位可能在应用层面显现（如右移指令）。

• 从PTX语言层面，一种解决方案是为16位代码定义与16位数据类型执行一致的语义，但这会使16位代码在32位数据类型上执行时产生性能损失（需额外屏蔽指令处理高位多余精度位）。

• 因此，PTX中16位指令的语义是机器特定的，以避免32位GPU上16位代码的性能损失。编译器或程序员可通过在程序适当位置添加显式16位转换来保证代码可移植性，但这对许多性能关键型应用并不理想，且很多应用更能接受执行差异而非限制性能。

warp级矩阵乘累计指令

特性	wmma	mma
内存布局管理	隐式处理：使用wmma.load和wmma.store指令时，会隐式地将矩阵元素从内存组织为适合 GPU 计算的格式，开发者无需手动管理线程间的数据分配，简化了编程模型。	显式处理：需要显式处理矩阵元素在 warp 内各线程间的分布。开发者必须手动将矩阵分块并分配到不同线程，控制数据的加载和存储方式。
稀疏矩阵支持	仅密集矩阵	密集矩阵和结构化稀疏矩阵
编程复杂度	低	高
指令集层次	高级抽象	底层指令
适用场景	快速开发、密集矩阵	高性能计算、稀疏矩阵

选择建议

• 若追求开发效率且处理密集矩阵，优先使用wmma。
• 若需要处理稀疏矩阵或追求极致性能优化，选择mma。
• 在Hopper上，为了获得最高的性能，应该使用wgmma指令。

WMMA

• 每个线程持有一个片段：Warp 中的 32 个线程，每个线程都会 “拿” 到矩阵的一小部分（即 “片段”），32 个线程的片段合起来才能构成完整的矩阵（或矩阵的一个分块）。
• 片段分布 “不透明”：片段在矩阵中的具体位置（比如哪个线程拿了矩阵的哪几行哪几列）是由 GPU 硬件架构（如 SM 7.0、8.0 等）决定的，用户不需要关心具体分布，只需按规则使用即可（这也是 “分布未指定” 的含义）。
• 片段可以在多个 wmma 操作中传递使用，但有严格的 “兼容性要求”：
  • 必须匹配的条件：如果一个片段要作为另一个 wmma 操作的输入，两个操作涉及的矩阵必须满足：形状、布局、元素类型
  • 如果两个函数编译时针对的 GPU 架构（SM 版本）不同，即使链接在一起，它们的片段也可能不兼容（因为不同架构对片段的内部布局设计可能不同）。
  • 不要把片段传给带有.weak链接属性的函数：这种函数在链接时可能被替换成其他模块的版本，而不同模块的片段布局可能不匹配，导致错误。

Integer Fragment

乘法矩阵

形状（m x n x k）	矩阵A的片段构成	矩阵B的片段构成	背后逻辑
.m16n16k16	2个.b32寄存器，每个存4个元素	2个.b32寄存器，每个存4个元素	- .b32是32位寄存器，每个能存4个8位元素（4×8=32）； - A和B的每个线程各拿2×4=8个元素，32个线程共拿32×8=256个元素，正好匹配16×16矩阵的大小（16×16=256）。
.m8n32k16	1个.b32寄存器，存4个元素	4个.b32寄存器，每个存4个元素	- A是8×16矩阵，每个线程拿4个元素，32线程共拿32×4=128个元素（8×16=128）； - B是16×32矩阵，每个线程拿4×4=16个元素，32线程共拿32×16=512个元素（16×32=512）。

累加器矩阵

矩阵乘法的结果（或中间累加结果）存在累加器中，元素类型是.s32（32位有符号整数，位数更高是为了避免计算时溢出）。

数据类型	形状（m x n x k）	片段构成	解读
.s32	.m16n16k16	8个.s32寄存器	16x16的结果矩阵，每个线程负责的片段需要用8个32位寄存器存储（32位寄存器直接存32位整数，无需像8位那样“打包”）。
.s32	.m8n32k16	8个.s32寄存器	每个线程负责的片段需要用8个32位寄存器存储

低秩对齐

考虑下面的指令：

wmma.load.a.sync.aligned.row.m16n16k16.f16 {x0,...,x7}, [p], s;

• 段大小是32字节，每段可以存储8个.fp16×2数据（两个.fp16的向量）
• 指令中的s是 “步长”，但它的单位是.f16元素（不是字节）。因为 1 个.f16是 2 字节，所以将步长s转换为字节就是2×s。
• 因为片段大小是 32 字节，所以每一行的起始地址必须是 32 的倍数。
  • 基指针p是第一行的其实地址，p必须是32的倍数。
  • 第二行的其实地址是p+2×s，因此s也必须是32的倍数。
• 为什么要进行地址对齐？
  • 若地址对齐，硬件可以一次读取完整的段，效率极高。
  • 若地址不对齐，硬件可能需要分两次读取，然后裁剪，再拼接数据，会降低性能，甚至部分硬件不支持非对齐访问，直接导致程序出错。

wmma.load

.f16浮点类型数据load指令：

wmma.load.a.sync.aligned.layout.shape{.ss}.atype r, [p] {, stride};
wmma.load.b.sync.aligned.layout.shape{.ss}.btype r, [p] {, stride};
wmma.load.c.sync.aligned.layout.shape{.ss}.ctype r, [p] {, stride};.layout = {.row, .col};
.shape  = {.m16n16k16, .m8n32k16, .m32n8k16};
.ss     = {.global, .shared{::cta}};
.atype  = {.f16, .s8, .u8};
.btype  = {.f16, .s8, .u8};
.ctype  = {.f16, .f32, .s32};

• p是起始地址
• r是加载到的目标寄存器
• .ss表示支持从global memory或者share memory加载数据
• {, stride} 表示可选参数

举例：

// 为当前线程分配 8 个 32 位的寄存器
// x<8>：声明一组寄存器变量，变量名前缀为x，数字范围从 0 到 7（即 x0, x1, x2, ..., x7），总共 8 个寄存器
.reg .b32 x<8>;
// 从行主序的f16矩阵B加载元素到寄存器
wmma.load.b.sync.aligned.m16n16k16.row.f16 {x0,x1,x2,x3,x4,x5,x,x7}, [ptr];.reg .b32 x<8>;
// 从f32列主序矩阵C加载元素并缩放这些值
wmma.load.c.sync.aligned.m16n16k16.col.f32 {x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}, [ptr];// 对于C，现在使用{x0, ..., x7}进行实际的wmma.mma运算
mul.f32 x0, x0, 0.1;
// 对所有寄存器x<8>重复此操作；
...
mul.f32 x7, x7, 0.1;
// 现在使用{x0, ..., x7}进行实际的wmma.mma运算.reg .b32 x<4>  // 寄存器x<4>各自包含四个打包的.u8值
// 从整型矩阵A加载元素
wmma.load.a.sync.aligned.m32n8k16.row.u8 {x0,x1,x2,x3}, [ptr];.reg .b32 x<4>;
// 从.bf16矩阵A加载元素：
wmma.load.a.sync.aligned.m16n16k16.row.bf16 {x0,x1,x2,x3}, [ptr];

wmma.store

指令语法：

wmma.store.d.sync.aligned.layout.shape{.ss}.type [p], r {, stride};.layout = {.row, .col};
.shape  = {.m16n16k16, .m8n32k16, .m32n8k16};
.ss     = {.global, .shared{::cta}};
.type   = {.f16, .f32, .s32};

举例：

.reg .b32 x<8>;
// 执行矩阵乘法累加操作 D += A×B。
wmma.mma.sync.m16n16k16.row.col.f32.f32 {d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7}, ...;
wmma.store.d.sync.m16n16k16.row.f32 [ptr], {d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7};// Store s32 accumulator for m16n16k16 shape:
.reg .b32 d<8>;
wmma.store.d.sync.aligned.m16n16k16.row.s32 [ptr], {d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7};

wmma.mma

指令语法：

// Floating point (.f16 multiplicands) wmma.mma
wmma.mma.sync.aligned.alayout.blayout.shape.dtype.ctype d, a, b, c;// Integer (.u8/.s8 multiplicands) wmma.mma
wmma.mma.sync.aligned.alayout.blayout.shape.s32.atype.btype.s32{.satfinite} d, a, b, c;.alayout = {.row, .col};
.blayout = {.row, .col};
.shape  =  {.m16n16k16, .m8n32k16, .m32n8k16};
.dtype   = {.f16, .f32};
.atype   = {.s8, .u8};
.btype   = {.s8, .u8};
.ctype   = {.f16, .f32};

举例：

.global .align 32 .f16 A[256], B[256];  // 32表示按照32位对齐
.global .align 32 .f32 C[256], D[256];
.reg .b32 a<8> b<8> c<8> d<8>;wmma.load.a.sync.aligned.m16n16k16.global.row.f16{a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7}, [A];
wmma.load.b.sync.aligned.m16n16k16.global.col.f16{b0, b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7}, [B];wmma.load.c.sync.aligned.m16n16k16.global.row.f32{c0, c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7}, [C];wmma.mma.sync.aligned.m16n16k16.row.col.f32.f32{d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7},{a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7},{b0, b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7},{c0, c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7};wmma.store.d.sync.aligned.m16n16k16.global.col.f32[D], {d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7};

MMA

语法

半精度数据类型

mma.sync.aligned.m8n8k4.alayout.blayout.dtype.f16.f16.ctype  d, a, b, c;
mma.sync.aligned.m16n8k8.row.col.dtype.f16.f16.ctype  d, a, b, c;
mma.sync.aligned.m16n8k16.row.col.dtype.f16.f16.ctype d, a, b, c;.alayout = {.row, .col};  # 指定矩阵 A 的存储布局：行优先
.blayout = {.row, .col};  # 指定矩阵 B 的存储布局：行优先
.ctype   = {.f16, .f32};  # 指定操作数C的数据类型，包含两种
.dtype   = {.f16, .f32};  # 指定操作数D数据类型，包含两种

带block_scaling的半精度数据类型

# block_scale指示了在进行矩阵乘累加之前要对矩阵A和B分别用scale_A和scale_B进行scale
# .stype指定了scale_A和scale_B的数据类型
# .scale_vec_size指定了scale_A的列数和scale_B的行数
# 对于指定.kind::mxf4的mma，当未指定限定符.scale_vec_size时，其默认值为2X。相反，当.kind指定为.kind::mxf8f6f4时，限定符.scale_vec_size默认值为1X。但是，对于.kind::mxf4nvf4，必须提供有效的.scale_vec_size
mma.sync.aligned.m16n8k64.row.col.kind.block_scale{.scale_vec_size}.f32.e2m1.e2m1.f32.stype d, a, b, c, scale-a-data, {byte-id-a, thread-id-a}, scale-b-data, {byte-id-b, thread-id-b};.kind           = {.kind::mxf4};
.scale_vec_size = {.scale_vec::2X};
.stype          = {.ue8m0};mma.sync.aligned.m16n8k64.row.col.kind.block_scale.scale_vec_size.f32.e2m1.e2m1.f32.stype d, a, b, c, scale-a-data, {byte-id-a, thread-id-a}, scale-b-data, {byte-id-b, thread-id-b};.kind           = {.kind::mxf4nvf4};
.scale_vec_size = {.scale_vec::2X, .scale_vec::4X};
.stype          = {.ue8m0, .ue4m3};mma.sync.aligned.m16n8k32.row.col.kind.block_scale{.scale_vec_size}.f32.f8f6f4type.f8f6f4type.f32.stype d, a, b, c, scale-a-data, {byte-id-a, thread-id-a}, scale-b-data, {byte-id-b, thread-id-b};.kind           = {.kind::mxf8f6f4};
.scale_vec_size = {.scale_vec::1X};
.f8f6f4type     = {.e4m3, .e5m2, .e3m2, .e2m3, .e2m1};
.stype          = {.ue8m0};

举例

# 全半精度 (f16) 矩阵乘法
.reg .f16x2 %Ra<2> %Rb<2> %Rc<4> %Rd<4>
mma.sync.aligned.m8n8k4.row.col.f16.f16.f16.f16
{%Rd0, %Rd1, %Rd2, %Rd3},
{%Ra0, %Ra1},
{%Rb0, %Rb1},
{%Rc0, %Rc1, %Rc2, %Rc3};# 混合精度 (f16 输入，f32 输出)
.reg .f16x2 %Ra<2> %Rb<2> %Rc<4>
.reg .f32 %Rd<8>
mma.sync.aligned.m8n8k4.row.col.f32.f16.f16.f16
{%Rd0, %Rd1, %Rd2, %Rd3, %Rd4, %Rd5, %Rd6, %Rd7},
{%Ra0, %Ra1},
{%Rb0, %Rb1},
{%Rc0, %Rc1, %Rc2, %Rc3};

ldmatrix

从共享内存中集中加载一个或多个矩阵，来执行mma指令。

语法

# shape指定加载的矩阵的shape
# r是寄存器，p是操作数
# .num是单次指令加载的矩阵片数
# .ss表示共享内存空间
ldmatrix.sync.aligned.shape.num{.trans}{.ss}.type r, [p];# dst_fmt数据在寄存器中的存储格式
# src_fmt数据在内存中的存储格式
ldmatrix.sync.aligned.m8n16.num{.ss}.dst_fmt.src_fmt        r, [p];# .trans表示加载时对数据进行转置
ldmatrix.sync.aligned.m16n16.num.trans{.ss}.dst_fmt.src_fmt r, [p];.shape   = {.m8n8, .m16n16};
.num     = {.x1, .x2, .x4};
.ss      = {.shared{::cta}};
.type    = {.b16, .b8};
.dst_fmt = { .b8x16 };
.src_fmt = { .b6x16_p32, .b4x16_p64 };

在cuda kernel中使用

#include <cstdint>
#include <iostream>// 定义一个设备端内联函数，用于从共享内存加载8x8矩阵
// d0: 输出参数，用于存储加载的数据
// address: 输入参数，共享内存中的地址
__device__ __forceinline__ void ldmatrix_sync_aligned_m8n8_x1_b16(uint32_t &d0, const uint32_t &address) {// 使用内联PTX汇编指令加载矩阵// ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x1.shared.b16: 同步加载8x8矩阵，每个元素16位// {%0}: 输出寄存器，存储加载的数据// [%1]: 输入寄存器，指定共享内存地址asm volatile("ldmatrix.sync.aligned.m8n8.x1.shared.b16 {%0}, [%1];": "=r"(d0)    // 输出约束，表示d0是一个输出寄存器: "r"(address)); // 输入约束，表示address是一个输入寄存器
}__global__ void ldmatrix(uint16_t *value) {constexpr int N = 64;// 声明共享内存数组__shared__ uint16_t smem[N];auto tid = threadIdx.x;// 计算行偏移量：每个线程负责8个元素，所以乘以8const uint32_t offset_rows = sizeof(uint16_t) * (tid % 8) * 8;// 计算最终地址：共享内存基址 + 行偏移// smem是通用指针类型，转换之后，显示的标记为共享内容的指针类型// 为什么编译器不自动转换？在一些场景中，编译器可能无法处理：内联汇编；地址计算const uint32_t address = __cvta_generic_to_shared(smem) + offset_rows;// 初始化共享内存for (uint32_t i = tid; i < N; i += blockDim.x) {smem[i] = i;}__syncthreads();// 声明用于存储加载数据的变量uint32_t frag;// 调用矩阵加载函数ldmatrix_sync_aligned_m8n8_x1_b16(frag, address);// 再次同步，确保所有线程都完成加载__syncthreads();// 从32位数据中提取两个16位值// 提取低16位uint16_t number1 = static_cast<uint16_t>(frag & 0xFFFF);// 提取高16位uint16_t number2 = static_cast<uint16_t>((frag >> 16) & 0xFFFF);// 打印结果printf("%d -> %d  %d   %d   \n", tid, (int)(smem[2 * tid]), (int)number1, (int)number2);
}// 主函数
int main() {// 声明设备端指针uint16_t *d_value;// 分配设备内存cudaMalloc(&d_value, sizeof(uint16_t));// 启动核函数，使用1个块，32个线程ldmatrix<<<1, 32>>>(d_value);// 等待设备完成cudaDeviceSynchronize();// 释放设备内存cudaFree(d_value);return 0;
}

stmatrix

存储一个或者多个矩阵到共享内存

语法

stmatrix.sync.aligned.shape.num{.trans}{.ss}.type [p], r;.shape  = {.m8n8, .m16n8};
.num    = {.x1, .x2, .x4};
.ss     = {.shared{::cta}};
.type   = {.b16, .b8};

在cuda kernel中使用

__device__ __forceinline__ void stmatrix_sync_aligned_m8n8_x1_b16(uint32_t &d0, const uint32_t &address) {asm volatile("stmatrix.sync.aligned.x1.m8n8.shared.b16 [%0], {%1};\n" ::"r"(address),"r"(d0));
}__global__ void stmatrix(uint16_t *value) {constexpr int N = 64;__shared__ uint16_t smem[N];auto tid = threadIdx.x;const uint32_t offset_rows = sizeof(uint16_t) * (tid % 8) * 8;const uint32_t address = __cvta_generic_to_shared(smem) + offset_rows;uint32_t frag = 0x00000000;frag |= (tid * 2 + 0);frag |= (tid * 2 + 1) << 16;__syncthreads();stmatrix_sync_aligned_m8n8_x1_b16(frag, address);__syncthreads();uint16_t number1 = static_cast<uint16_t>(frag & 0xFFFF);uint16_t number2 = static_cast<uint16_t>((frag >> 16) & 0xFFFF);printf("%d -> %d  %d   %d   \n", tid, (int)(smem[2 * tid]), (int)number1,(int)number2);
}