什么是GEMM？ 它的英文全称是 GEneral Matrix to Matrix Multiplication (通用矩阵的矩阵乘法)，Gemm在神经网络的计算中占据很重要的位置。 它代表全局矩阵到矩阵的乘法，它本质上完全按照它在tins上所说的那样，将两个输入矩阵乘法在一起，得到一个输出矩阵。它和我在三维图形世界中使用的矩阵操作类型之间的区别在于，它所工作的矩阵通常非常大。

例如，典型网络中的单个层可能需要将256行、1152列矩阵乘以1152行、192列矩阵，以产生256行、192列的结果。天真地说，这需要5700万层(256x1152x192)浮点操作，在现代架构中可以有几十个这样的层，所以我经常看到网络需要几十亿FLOP来计算一帧。

随着AI技术的快速发展，深度学习在各个领域得到了广泛应用。深度学习模型能否成功在终端落地应用，满足产品需求，一个关键的指标就是神经网络模型的推理性能。于是，一大波算法工程师为了算法的部署转岗到先进计算工程师。然而，先进计算并不是一件简单的事，它要求工程师既要精通计算机体系架构，又要熟悉算法的计算流程，于是，稍微有经验的深度学习先进计算工程师都成了各家公司争抢的“香饽饽”。相关人才少，但需求多，先进计算成为了未来的一大趋势。

那么，我们该如何学习GEMM？

第一，我们需要了解一下硬件的基础的体系结构，了解硬件如何工作，才能在软件上实现算法的时候，尽可能去考虑利用硬件的一些特性，来做到高效的、极致的优化。

第二，充分利用SIMD进行指令向量化和多核心并行。大部分现代CPU支持SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令流多数据流）。在同一个CPU循环中，SIMD可在多个值上同时执行相同的运算/指令。

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