Оглавление
Что определяет производительность на современных GPU?
* CUDA: nvcc/ptxas, cuDNN, CUTLASS и CUDA Graphs.
* ROCm: HIP/Clang toolchain, rocBLAS/MIOpen и серия 6.x.
* Triton: DSL и компилятор для пользовательских ядер.
* TensorRT (и TensorRT-LLM): оптимизация графа во время сборки для логического вывода.
Практические рекомендации: выбор и настройка стека
Производительность глубокого обучения зависит от того, насколько эффективно стек компилятора преобразует тензорные программы для выполнения на GPU: планирование потоков/блоков, перемещение данных и выбор инструкций (например, конвейеры Tensor Core MMA).
В этой статье мы рассмотрим четыре доминирующих стека — CUDA, ROCm, Triton и TensorRT — с точки зрения компилятора и объясним, какие оптимизации работают на практике.
Что определяет производительность на современных GPU?
У разных производителей используются одинаковые подходы:
* Планирование операторов и слияние: сокращение запусков ядер и обращений к HBM; выявление более длинных цепочек производитель → потребитель для повторного использования регистров/общей памяти. Тензорные ядра и механизмы слияния в cuDNN иллюстрируют это для блоков внимания и сверток.
* Разбиение на плитки и размещение данных: соответствие размеров плиток нативным размерам фрагментов Tensor Core/WGMMA/WMMA; избежание конфликтов в общей памяти и оптимизация размещения. CUTLASS документирует разбиение GEMM на уровне варпа как для ядер Tensor Core, так и для ядер CUDA.
* Точность и квантование: FP16/BF16/FP8 для обучения/вывода; INT8/INT4 (калиброванные или QAT) для вывода. TensorRT автоматизирует калибровку и выбор ядра в этих форматах точности.
* Граф захвата и специализация во время выполнения: выполнение графа для амортизации накладных расходов на запуск; динамическое слияние общих подграфов (например, внимания).
* Автоматическая настройка: поиск размеров плиток, коэффициентов развертки и глубины конвейеризации для каждой архитектуры/SKU. Triton и CUTLASS предоставляют явные хуки для автонастройки; TensorRT выполняет выбор тактики во время сборки.
CUDA: nvcc/ptxas, cuDNN, CUTLASS и CUDA Graphs
Путь компилятора. Код CUDA компилируется через nvcc в PTX, затем ptxas преобразует PTX в SASS (машинный код, специфичный для архитектуры). Для управления оптимизацией необходимо задавать флаги на этапах хоста и устройства; для ядер ключевым является -Xptxas. Разработчики часто упускают, что -O3 влияет только на код хоста.
Генерация ядер и библиотеки. CUTLASS предоставляет параметрические шаблоны для GEMM/conv, реализуя разбиение на уровне варпа, конвейеры Tensor Core MMA и итераторы smem, предназначенные для бесконфликтного доступа — канонические ссылки для написания пиковых ядер, включая путь WGMMA на Hopper.
cuDNN 9 представил механизмы слияния во время выполнения (особенно для блоков внимания), интеграцию CUDA Graph для этих механизмов и обновления для новых вычислительных возможностей — существенно сокращая накладные расходы на диспетчеризацию и улучшая локальность памяти в рабочих нагрузках Transformer.
Влияние на производительность. Переход от несвязанных операций PyTorch к слиянию внимания cuDNN обычно сокращает количество запусков ядер и трафик глобальной памяти; в сочетании с CUDA Graphs это уменьшает узкие места CPU при выводе коротких последовательностей.
На Hopper/Blackwell решающее значение имеет согласование форм плиток с нативными размерами WGMMA/Tensor Core; учебные пособия CUTLASS показывают, как неправильно подобранные размеры плиток снижают пропускную способность тензорных ядер.
ROCm: HIP/Clang toolchain, rocBLAS/MIOpen и серия 6.x
Путь компилятора. ROCm использует Clang/LLVM для компиляции HIP (CUDA-подобного) в GCN/RDNA ISA. Серия 6.x сосредоточена на производительности и охвате фреймворков; примечания к выпуску отслеживают оптимизации на уровне компонентов и поддержку HW/OS.
Библиотеки и ядра. rocBLAS и MIOpen реализуют примитивы GEMM/conv с учетом архитектуры и выбором алгоритмов, аналогичных cuBLAS/cuDNN.
Недавняя работа ROCm включает улучшение поддержки Triton на AMD GPUs, что позволяет создавать ядра на уровне Python, при этом снижая их через LLVM до бэкендов AMD.
Влияние на производительность. На AMD GPUs согласование ширины банков LDS (общей памяти) и векторизованных глобальных нагрузок с размерами матричных плиток так же важно, как и выравнивание банков smem на NVIDIA. Компиляторная помощь в слиянии в рамках (например, внимания) плюс автоматическая настройка в rocBLAS/MIOpen обычно закрывают значительную часть разрыва по сравнению с написанными вручную ядрами, в зависимости от архитектуры/драйвера.
Triton: DSL и компилятор для пользовательских ядер
Путь компилятора. Triton — это встроенный в Python DSL, который преобразуется через LLVM; он обрабатывает векторизацию, объединение памяти и распределение регистров, предоставляя явный контроль над размерами блоков и идентификаторами программ.
Оптимизации. Автоматическая настройка размеров плиток, num_warps и этапов конвейеризации; статическое маскирование для граничных условий без скалярных откатов; промежуточное хранение в общей памяти и конвейерная обработка для перекрытия глобальных нагрузок с вычислениями.
Влияние на производительность. Triton эффективен, когда вам нужен объединённый, специализированный по форме ядро за пределами охвата библиотеки (например, специальные варианты внимания, цепочки нормализации-активации-GEMM). На современных частях NVIDIA сотрудничество с поставщиками сообщает об улучшениях в бэкенде Triton для конкретных архитектур, снижая штрафные санкции по сравнению с ядрами в стиле CUTLASS для общих GEMM.
TensorRT (и TensorRT-LLM): оптимизация графа во время сборки для логического вывода
Путь компилятора. TensorRT принимает графы ONNX или фреймворков и выдаёт аппаратно-специфичный движок. Во время сборки он выполняет слияние слоёв/тензоров, калибровку точности (INT8, FP8/FP16) и выбор тактики ядра; в документах по передовому опыту описаны эти этапы сборки. TensorRT-LLM расширяет это за счёт оптимизации во время выполнения для LLM.
Оптимизации. На уровне графа: константное сворачивание, канонизация concat-slice, слияние conv-bias-activation, слияние внимания. Точность: посттренировочная калибровка (энтропия/процентиль/MSE) и квантование по тензорам, а также плавные квантования/QAT в TensorRT-LLM.
Влияние на производительность. Наибольшие выигрыши обычно достигаются за счёт: сквозного INT8 (или FP8 на Hopper/Blackwell, где это поддерживается), удаления накладных расходов фреймворка за счёт единого движка и агрессивного слияния внимания.
Практические рекомендации: выбор и настройка стека
Обучение против вывода.
* Экспериментальные ядра → CUDA + CUTLASS (NVIDIA) или ROCm + rocBLAS/MIOpen (AMD); Triton для пользовательских объединённых операций.
* Производственный вывод на NVIDIA → TensorRT/TensorRT-LLM для глобальных улучшений на уровне графа.
Практические советы:
* Используйте архитектурно-нативные инструкции. На NVIDIA Hopper/Blackwell убедитесь, что плитки соответствуют размерам WGMMA/WMMA; материалы CUTLASS показывают, как следует структурировать GEMM на уровне варпа и итераторы smem.
* На AMD выровняйте использование LDS и ширину векторов по данным CU; используйте автонастройщики ROCm 6.x и Triton-on-ROCm для специализированных по форме операций.
* Сначала объединяйте, затем квантуйте. Объединение ядер/графов сокращает трафик памяти; квантование снижает пропускную способность и увеличивает плотность вычислений.
* Используйте выполнение графа для коротких последовательностей. CUDA Graphs, интегрированные со слиянием внимания cuDNN, амортизируют накладные расходы на запуск при авторегрессионном выводе.
* Относитесь к флагам компилятора как к первоклассным. Для CUDA помните о флагах на стороне устройства: например, -Xptxas -O3,-v (и -Xptxas -O0 при диагностике).
1. Какие основные факторы определяют производительность графических процессоров (GPU) в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения?
Ответ: производительность GPU в ИИ и машинном обучении определяется эффективностью стека компилятора, который преобразует тензорные программы для выполнения на GPU. К таким факторам относятся планирование потоков/блоков, перемещение данных, выбор инструкций, разбиение на плитки и размещение данных, точность и квантование, граф захвата и специализация во время выполнения, автоматическая настройка.
2. Какие оптимизации применяются в стеке CUDA для повышения производительности GPU?
Ответ: в стеке CUDA применяются следующие оптимизации: планирование операторов и слияние для сокращения запусков ядер и обращений к HBM, разбиение на плитки и размещение данных для оптимизации размеров плиток и избежания конфликтов в общей памяти, точность и квантование для выбора форматов точности, граф захвата и специализация во время выполнения для амортизации накладных расходов на запуск, автоматическая настройка для поиска оптимальных параметров.
3. Какие практические рекомендации можно дать разработчикам для выбора и настройки стека для глубокого обучения на GPU?
Ответ: разработчикам можно дать следующие практические рекомендации: использовать архитектурно-нативные инструкции, сначала объединять ядра/графы, затем квантовать, использовать выполнение графа для коротких последовательностей, относиться к флагам компилятора как к первоклассным. Например, для CUDA важно задавать флаги на этапах хоста и устройства, такие как -Xptxas -O3,-v или -Xptxas -O0 при диагностике.
4. Какие библиотеки и инструменты используются в стеке ROCm для оптимизации производительности GPU?
Ответ: в стеке ROCm используются следующие библиотеки и инструменты: Clang/LLVM для компиляции HIP в GCN/RDNA ISA, rocBLAS и MIOpen для реализации примитивов GEMM/conv, Triton для создания ядер на уровне Python и снижения их через LLVM до бэкендов AMD.
5. Какие оптимизации применяются в стеке TensorRT для логического вывода на GPU?
Ответ: в стеке TensorRT применяются следующие оптимизации: константное сворачивание, канонизация concat-slice, слияние conv-bias-activation, слияние внимания, посттренировочная калибровка (энтропия/процентиль/MSE) и квантование по тензорам, плавные квантования/QAT в TensorRT-LLM.