GEMM

GEMM = General Matrix Multiply（通用矩阵乘法），数学上就是：

C = α × A × B + β × C

（通常简化为 C = A × B + C）

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为什么 GEMM 无处不在？

深度学习的所有核心运算，最终都能转化成 GEMM：

网络层	怎么变成 GEMM
全连接层（FC）	本来就是 y = W × x + b，直接就是矩阵乘向量
卷积层（Conv）	用 img2col 把输入和卷积核都展开成矩阵，然后做 GEMM
RNN / LSTM	多个全连接组合，全是 GEMM
Attention（Transformer）	Q × K^T 和 Attention × V，全是 GEMM

结论：神经网络 ≈ 一堆 GEMM 套非线性激活函数。GEMM 有多快，神经网络就有多快。

AI 芯片拼的就是 GEMM 算力，GEMM 算力拼的就是 Tensor Core 的规模和精度支持。