深入探索Cutless庫及其Nvidia Tensor Cores
目錄
- Cutless庫簡介
- 基本結構和架構
- 最新和即將推出的功能
- 在Nvidia GPU生態系統中的應用
- Cutless的工作方式
- 運算單位和指令
- Tiled MMA和數據移動操作
- 利用主循環和定制集合模塊進行內核設計
- 高度可配置的內核配置
- 為什麼使用Cutless
- 對GEMM操作提供了便利的Python接口
- 提供最大的靈活性和控制權
- 優化的性能和高度利用率
- Cutless在PyTorch生態系統中的應用
- 在eager模式下的稠密和稀疏操作
- 作為Inductor的替代後端
- 在內存效率注意力中的應用
- 與PyTorch Geometric的集成
- Cutless新功能
- 簡化複雜epilogues開發的訪問者樹
- 混合輸入矩陣的支持
- 更好的對齊和性能
- 集合內核和指針數組內核
- 新特性:可移植管線
- 即將推出的文檔完整刷新
Cutless: 簡介及其在Nvidia Ender中的應用
📑 1. Cutless庫簡介
Cutless是一個開源庫,專門用於在Nvidia GPU上進行張量計算的編程。它在2017年首次推出,目的是提升Volta張量核心的可編程性。隨著時間的推移,Cutless從一個DL實踐者的研究工具逐漸發展成為一個產品資源,廣泛應用於生態系統中的各種庫中,如Kublas、Cub、cuDNN和Dali等。
優點:
- 提供了許多內建的構建塊,用於編程各種張量計算操作。
- 具有高度的靈活性,可以支持自定義內核和算法。
- 具有優化的性能和高度的硬件利用率。
缺點:
- 學習曲線稍微陡峭,在初次使用時需要一定的時間和精力。
📑 2. Cutless的工作方式
Cutless庫由五個抽象層組成,旨在最大程度地提高靈活性。以下是這些抽象層的概要:
1. ATOM層: 包含PTX指令、平鋪的MMA算子和內存拷貝操作。
2. 集合層: 用於編寫主循環和指定自定義集合前後置操作。
3. 內核層: 可將集合層和自定義集合前後置操作組合在一起。
4. 設備層: 包含內核配置、啟動工具和設備專用功能。
5. Python接口: 最近添加的功能,大大簡化了使用Cutless庫的步驟,並提供了與PyTorch等框架的更好集成。
優點:
- Cutless庫通過抽象層的分明劃分,將張量計算的設計和實現分解成了幾個可控制和可規劃的階段。
- 使用Python接口可以更快地開始編程,並更好地與其他框架集成。
缺點:
- 具體使用每個抽象層需要一定的學習和瞭解。
- 對於初學者來說,理解不同層之間的關聯可能需要一些時間。
📑 3. 為什麼使用Cutless
Cutless庫具有以下幾個優勢,值得您考慮使用:
1. 對GEMM操作提供了便利的Python接口: 使用Cutless的Python接口,您可以使用更少的參數來定義GEMM操作,從而提高了編程效率。
2. 提供最大的靈活性和控制權: 如果您需要自定義的內核或集合前後置操作,Cutless庫提供了完全的控制權,使您能夠根據特定的用例進行定制化編程。
3. 優化的性能和高度利用率: Cutless庫的內置內核在硬件上達到了約90%的利用率,並且定期釋放優化版本以保持性能優勢。
優點:
- 提供了一個更高效和便利的編程接口來定義GEMM操作。
- 提供了極大的靈活性和控制權,以適應各種用例和需求。
- 具有高度優化的性能和硬件利用率。
缺點:
- 需要一定的編程經驗和知識才能充分利用Cutless庫的功能。
📑 4. Cutless在PyTorch生態系統中的應用
Cutless庫在PyTorch生態系統中已經得到廣泛應用,以下是一些例子:
1. 在eager模式下的稠密和稀疏操作: Cutless庫可以用於在PyTorch的eager模式下進行稠密和稀疏操作,提供更高的計算效率和靈活性。
2. 作為Inductor的替代後端: 目前,有一個正在進行中的項目,試圖將Cutless庫作為Inductor的替代後端,從而提升深度學習模型的性能。
3. 在內存效率注意力中的應用: Cutless庫已經在內存效率注意力模型的開發中得到應用,為該模型提供了更高的計算效率和優化的內存使用。
4. 與PyTorch Geometric的集成: PyTorch Geometric是Cutless庫早期的採用者之一,它可以與Cutless庫無縫集成,提供更好的圖形計算功能。
優點:
- 在PyTorch生態系統中提供了更高效的計算操作。
- 可以作為替代後端,提供更高的性能和功能。
- 與其他PyTorch庫的無縫集成。
缺點:
📑 5. Cutless新功能
Cutless庫不斷發展和改進,以下是即將推出和正在開發中的新功能:
1. 簡化複雜epilogues開發的訪問者樹: 新的Epilog Visitor Tree功能允許用戶使用基本epilog單元開發複雜epilogues,提供了更好的靈活性和控制權。
2. 混合輸入矩陣的支持: Cutless的下一個版本將支持在GEMM操作中使用不同的數據類型。
3. 更好的對齊和性能: 新版本將帶來對齊和性能方面的改進,提高了計算效率和硬件利用率。
4. 集合內核和指針數組內核: Cutless庫的未來版本將加入集合內核和指針數組內核,以提供更高的靈活性和效能。
5. 新特性:可移植管線: Cutless庫將引入一個新的特性,稱為可移植管線,該特性將提供更好的可移植性和跨架構的支持。
6. 文檔完整刷新: Cutless開發團隊正在進行一次完整的文檔刷新,以提供更詳細和全面的文檔和示例代碼。
優點:
- 提供了更多功能和性能優化,提升了使用體驗和效能。
- 新功能提供了更好的靈活性和控制權。
- 完全更新的文檔將有助於用戶更好地理解和使用Cutless庫。
缺點:
- 僅部分新功能已經推出,其他功能需要等待後續版本才能使用。
💡 亮點
- Cutless庫是Nvidia GPU上進行張量計算的開源庫。
- 它通過一系列抽象層,提供了高度靈活的編程接口。
- Cutless庫在Nvidia生態系統中得到了廣泛應用,並與PyTorch等流行框架無縫集成。
- 新功能如混合輸入矩陣、可移植管線和文檔完整刷新將進一步提升Cutless庫的功能和性能。
🎯 常見問題與解答
Q:Cutless庫是否支持其他硬件平台?
A:目前,Cutless庫僅支持Nvidia GPU。
Q:如何在PyTorch中集成Cutless庫?
A:可以使用Cutless的Python接口,並通過emit_pytorch方法與PyTorch進行集成。
Q:Cutless庫的性能如何?
A:Cutless庫的內置內核具有高度優化的性能,能夠在硬件上達到約90%的利用率。
Q:對於初學者來說,學習和使用Cutless庫是否困難?
A:Cutless庫的學習曲線稍微陡峭,但通過使用Python接口和詳盡的文檔可以簡化使用過程。
Q:Cutless庫是否支持定制的內核和算法?
A:是的,Cutless庫提供了高度靈活的內核和算法設計,使用