跨架构兼容性解决方案
虽然DeepGEMM专为Hopper架构优化，但可通过以下方式扩展适配范围：
- CUDA后端回退：修改gemm_kernel.cu中的TMA指令为普通内存访问
- 块尺寸调整：将128x128x32的Tensor Core配置改为适合目标架构的尺寸
- FP16模拟
作为CUDA编程新手，可以按照以下路径逐步掌握DeepGEMM的二次开发：
- 学习路线::
- 先熟悉test/目录下的示例代码
- 研读gemm_kernel.cu中的300行核心逻辑
- 修改测试用例验证理解
- Key concepts::
- TMA（Tensor Memory Accelerator）数据传输
- Warp级矩阵运算流水线
- FP8数据格式的特殊处理
Hands-on advice:
- 从修改块大小参数（如BLOCK_M）开始实验
- 使用nsight compute分析内核性能
- 参考NVIDIA的cuBLAS实现对比学习
调试技巧：
- 开启CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1定位错误
- 使用printf调试Warp内部状态
- 逐步启用优化策略（先正确后高效）
This answer comes from the articleDeepGEMM: An Open Source Library with Efficient Support for FP8 Matrix Operations (DeepSeek Open Source Week Day 3)The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样在非Hopper架构GPU上实现DeepGEMM的兼容性适配？ - 学习路线::
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