在深度学习模型推理与训练中，矩阵乘法（GEMM）及其后续的偏置加法与激活函数（如 ReLU、GELU）构成了计算密集型操作的核心路径。传统实现中，这些操作通常被拆分为多个独立 CUDA 内核调用，导致额外的内核启动开销、显存读写延迟与同步成本。NVIDIA 推出的 nvmath-python 库，通过封装底层 cuBLASLt 接口，为 Python 生态（尤其是 PyTorch 用户）提供了一种高效、低开销的融合原语，允许开发者将矩阵乘、偏置、激活函数等操作融合进单次内核执行，从而显著提升端到端性能。
nvmath-python 的核心价值在于其对 cuBLASLt 高级特性的 Pythonic 封装。不同于 PyTorch 原生 torch.mm 或 torch.matmul 仅暴露基础矩阵乘法接口，nvmath-python 的 linalg.advanced.Matmul 类允许开发者精细控制计算类型、算法选择、以及最关键的——后处理函数（epilog）。Epilog 机制是 cuBLASLt 的杀手级特性，它允许在矩阵乘法结果写回显存前，直接在计算单元上追加一系列轻量级操作，如加偏置、应用 ReLU、计算 GELU 等，而无需启动额外内核。这种“计算流内融合”避免了中间结果的显存往返，极大减少了延迟与带宽压力。
要实现一个带偏置和 ReLU 激活的融合矩阵乘法，开发者需遵循 nvmath-python 的三步范式：初始化、规划、执行。首先，创建 Matmul 对象并传入输入张量。这里的关键是，nvmath-python 支持与 PyTorch 张量的无缝互操作，开发者可直接传入 torch.Tensor，库内部会自动处理设备指针与数据类型转换。例如：
import torch
import nvmath
m, n, k = 1024, 512, 2048
a = torch.randn(m, k, device='cuda', dtype=torch.float16)
b = torch.randn(k, n, device='cuda', dtype=torch.float16)
bias = torch.randn(m, 1, device='cuda', dtype=torch.float16)
mm = nvmath.linalg.advanced.Matmul(a, b)
第二步是调用 plan 方法进行算法规划。这是性能调优的核心环节。plan 方法接受多个关键参数，其中 options 字典用于指定计算精度。例如，设置 compute_type=nvmath.linalg.advanced.MatmulComputeType.COMPUTE_32F_FAST_16F，指示底层使用 FP32 累加器进行混合精度计算，以在保持 FP16 输入/输出的同时获得更高的数值稳定性与性能。更重要的是，通过 epilog 参数指定融合操作。对于带偏置的 ReLU，应传入 nvmath.linalg.advanced.MatmulEpilog.RELU_BIAS。偏置张量本身则通过 epilog_inputs 字典传入，键名为 'bias'。完整的规划调用如下：
from nvmath.linalg.advanced import MatmulEpilog, MatmulComputeType
mm.plan(
epilog=MatmulEpilog.RELU_BIAS,
epilog_inputs={'bias': bias},
options={
"compute_type": MatmulComputeType.COMPUTE_32F_FAST_16F
}
)
第三步是执行计算。调用 execute() 方法将触发底层 cuBLASLt 内核，该内核在一个 GPU 线程块内完成矩阵乘法、偏置加法与 ReLU 截断。返回的结果是一个与输入同设备、同框架（此处为 PyTorch Tensor）的张量。注意，nvmath-python 的执行默认是非阻塞的，开发者需在必要时手动同步流：
result = mm.execute()
mm.free()
这种 plan/execute 分离的设计模式，特别适合在循环或批量处理场景中复用规划结果。规划阶段（plan）涉及算法启发式搜索与内核配置，开销较大；而执行阶段（execute）则非常轻量。若后续的矩阵乘法具有相同的形状、数据类型与 epilog 配置，可复用同一个 Matmul 对象，避免重复规划，从而摊销初始化成本。官方文档与 NVIDIA 开发者博客均指出，对于需要执行数千次相似 GEMM 的 Transformer 模型，这种复用可带来显著的性能收益。
除了 RELU_BIAS，nvmath-python 还支持多种预定义 epilog，如 BIAS（仅加偏置）、GELU_BIAS（加偏置后应用 GELU）、RELU_AUX_BIAS（返回 ReLU 掩码用于反向传播）等。这些 epilog 覆盖了深度学习中最常见的前向传播操作。对于更复杂的自定义后处理，nvmath-python 甚至支持通过 compile_epilog API 将 Python 函数编译为 LTO-IR 并注入到计算流中，提供了极大的灵活性。
性能方面，融合操作的优势是显而易见的。根据 NVIDIA 官方基准，在 H100 GPU 上，使用 cuBLASLt 融合 GEMM + Bias + ReLU 相比三个独立内核，可减少近 30% 的执行时间。这主要得益于减少了 2 次内核启动开销与 2 次全局显存读写（中间结果）。nvmath-python 作为这一能力的 Python 封装，让 PyTorch 开发者无需编写任何 CUDA C++ 代码，即可获得接近原生 cuBLASLt 的性能。对于追求极致推理延迟的生产环境，或需要自定义算子的研究人员，这无疑是一个强大的工具。
当然，使用 nvmath-python 也需注意其当前限制。库仍处于 Beta 阶段，API 可能变动。部分高级特性（如设备端 API nvmath.device.matmul）要求开发者对 CUDA 编程模型有更深理解。此外，自动调优（auto-tuning）虽可通过 MatmulPlanPreferences 接口访问 cublasLtMatmulAlgoGetHeuristic，但其配置较为复杂，普通用户依赖默认启发式通常已足够。总体而言，nvmath-python 通过其直观的 API 与强大的底层绑定，成功地将 cuBLASLt 的融合能力带入了 Python 世界，为 PyTorch 生态填补了关键的性能空白。