在深度学习模型推理与训练中，矩阵乘法后接偏置加法（GEMM + bias）是极为常见的计算模式。传统实现需分两次内核调用：先执行 cuBLAS 矩阵乘，再启动一个 element-wise 加法核函数。这种分离式执行导致中间结果必须写回显存再重新读取，造成显著的内存带宽瓶颈与延迟。NVIDIA 的 nvmath-python 库通过其高级 Matmul API 的 epilog 机制，允许开发者将偏置加法（乃至激活函数）直接“融合”进 cuBLASLt 的矩阵乘内核，实现单次内核调用完成复合运算，从而消除冗余内存访问，提升端到端性能。
要实现这一融合，核心在于正确配置 Matmul.plan() 方法的两个关键参数：epilog 和 epilog_inputs。epilog 参数接受一个枚举值，用于指定融合操作的类型。对于纯偏置加法，应传入 nvmath.linalg.advanced.MatmulEpilog.BIAS。若需在加偏置后立即应用 ReLU 激活，则使用 MatmulEpilog.RELU_BIAS。更进一步，若需在反向传播时获取 ReLU 的输入符号掩码（用于梯度计算），则应选择 MatmulEpilog.RELU_AUX_BIAS，此时 execute() 方法将返回一个包含主结果和辅助输出（relu_aux 掩码）的元组。这些枚举值直接映射到底层 cuBLASLt 库的 CUBLASLT_EPILOGUE_BIAS、CUBLASLT_EPILOGUE_RELU_BIAS 等 C 语言常量，确保了功能的完整性和底层性能。
仅有 epilog 类型声明是不够的，融合操作所需的额外数据（如偏置向量）必须通过 epilog_inputs 参数传入。这是一个字典，其键名需与所选 epilog 类型要求的输入名称严格匹配。对于 BIAS、RELU_BIAS 和 RELU_AUX_BIAS，均需提供一个名为 "bias" 的键，其值为一个与输出矩阵行数匹配的一维 CuPy 或 PyTorch 张量。例如，若矩阵乘结果为 (m, n)，则 bias 张量的形状应为 (m,) 或 (m, 1)。库内部会自动处理广播语义，将偏置向量加到结果矩阵的每一列上。一个典型的配置代码片段如下：mm.plan(epilog=MatmulEpilog.BIAS, epilog_inputs={"bias": bias_tensor})。这里，bias_tensor 是预先在 GPU 上分配并初始化的张量。需要注意的是，所有参与运算的张量（包括 bias）必须满足内存对齐要求（通常是 16 字节对齐），否则可能触发运行时错误或性能下降。
这种融合机制的性能收益是显著的。根据 NVIDIA 官方博客的基准测试，在 H200 GPU 上对大型矩阵（如 65536x16384 与 16384x8192）执行 “矩阵乘 + 偏置 + ReLU” 操作时，使用 RELU_BIAS epilog 的融合实现相比分步执行（先乘，再加偏置，最后应用 ReLU）能带来 30% 以上的速度提升。这主要归功于避免了两次全局内存的读写：中间结果无需落盘，偏置数据在内核内部被高效复用。对于包含大量此类操作的 Transformer 模型，累积的性能提升和内存节省是巨大的。开发者无需深入 CUDA C++ 编程，仅通过 Python 层的几行配置，即可获得接近手写融合内核的效率。
尽管功能强大，使用 epilog 机制也存在一些限制和最佳实践。首先，并非所有 epilog 类型都支持所有数据精度。例如，某些激活函数融合可能仅在 FP16 或 BF16 下可用。其次，融合操作增加了单个内核的复杂度，可能导致在某些极端小规模问题上调度开销占比上升，反而不如简单内核高效。因此，建议在主流模型尺寸下使用。最后，调试融合内核比调试独立内核更困难，因为错误可能源于 epilog 配置、输入张量形状或数据类型不匹配。一个稳健的做法是先用分步实现验证算法正确性，再切换到融合模式以获取性能。通过精确配置 epilog 和 epilog_inputs，nvmath-python 为 Python 开发者提供了一条低门槛、高回报的路径，将关键计算路径的性能推向极致。