•2025年10月
compilers

TileLang DSL 中的内核融合优化：最小化数据移动并提升异构计算吞吐量

在 TileLang DSL 中工程化内核融合优化，针对异构 GPU/CPU/加速器环境，减少数据移动并提升高性能计算任务的吞吐量。

在高性能计算领域，特别是涉及异构硬件如 GPU、CPU 和专用加速器的场景下，数据移动往往成为性能瓶颈。TileLang 作为一种领域特定语言（DSL），通过内核融合（kernel fusion）技术，能够将多个计算操作合并为单一内核，从而显著减少全局内存访问次数，提升整体吞吐量。本文聚焦于 TileLang 中的内核融合优化工程实践，探讨如何在异构环境中最小化数据移动，并提供具体的参数配置和监控策略，以指导实际落地。

内核融合的核心原理与益处

内核融合是指将原本独立的计算内核（如矩阵乘法 GEMM 和激活函数 ReLU）融合成一个连续的执行单元，避免中间结果的读写操作。在 TileLang 中，这种融合依托于 TVM 编译器基础设施实现，支持从 Pythonic 语法直接生成优化的 CUDA 或 HIP 代码。针对异构 setup，融合优化特别有效，因为它能利用共享内存（shared memory）缓存中间数据，减少从全局内存（global memory）到设备内存的传输。

例如，在多层神经网络的前向传播中，传统方法需多次加载权重和激活值，导致带宽饱和。TileLang 通过 T.gemm 和 T.copy 等原语，实现操作级融合，将 GEMM 与后续的 ReLU 合并，仅需一次从全局内存加载数据。根据 TileLang 的基准测试，在 H100 GPU 上，这种融合可将 GEMM 的 FP16 性能提升至接近手优化汇编内核的水平，同时在 AMD MI300X 上实现异步拷贝支持，进一步降低延迟。

在异构环境中，融合还需考虑 CPU 与加速器间的协作。TileLang 支持 CPU 后端，可将部分预处理任务 offload 到 CPU，同时在 GPU/加速器上执行密集计算。通过 pipelining 机制，融合内核能重叠数据拷贝与计算阶段，最大化硬件利用率。证据显示，在 A100 上，融合后的 dequantize GEMM 吞吐量比非融合版本高出 20% 以上，主要得益于减少了量化/反量化过程中的数据移动。

优化策略：从 Tiling 到 Pipelining

TileLang 的内核融合优化始于 tiling 策略，即将大矩阵分解为小块（tiles），以适应硬件的寄存器和共享内存大小。典型配置中，block_M（行块大小）设为 128，block_N（列块大小）为 128，block_K（深度块大小）为 32。这些值基于 NVIDIA Tensor Core 的 warp 大小（32 线程）优化，确保每个 tile 能高效利用 SM（Streaming Multiprocessor）。

共享内存是减少数据移动的关键。融合内核中，使用 T.alloc_shared 分配共享缓冲区存储 tile 数据，避免重复从全局内存读取。例如，在 GEMM 融合中，A_shared 和 B_shared 缓冲区可容纳多个 tile，融合后续操作如 ReLU 时，直接在共享内存中应用 max(0, value)，无需额外拷贝。这在异构 setup 中尤为重要，因为加速器如 Huawei Ascend NPU 的内存层次更复杂，融合可减少跨设备传输。

Pipelining 进一步提升吞吐量。通过 T.Pipelined 循环，设置 num_stages=3，可将数据加载与 GEMM 计算重叠。在 H100 上，这种配置将 MLA（Multi-Head Linear Attention）解码延迟从 5ms 降至 2ms。针对异构，需调整 stages 以匹配 CPU 的低延迟拷贝与 GPU 的高并行计算。

可选的 swizzling 技术通过 T.use_swizzle(panel_size=10, enable=True) 优化 L2 缓存局部性，尤其在 V100 等老一代 GPU 上有效。它通过重排数据访问模式，减少缓存 miss 率 15%。在加速器如 MI300X 上，结合异步拷贝，swizzling 可将整体数据移动量降低 30%。

可落地参数与配置清单

要工程化内核融合，需系统调优参数。以下是针对异构 GPU/CPU/加速器的推荐清单：

  1. Tiling 参数：

    • block_M: 64-256，根据矩阵规模动态调整；对于 H100，推荐 128 以匹配 TMA（Tensor Memory Access）。
    • block_N: 与 block_M 类似，优先 warp-aligned 值如 128。
    • block_K: 16-64，平衡共享内存使用与计算粒度；对于 sparse GEMM，使用 T.gemm_sp 支持 2:4 稀疏格式。

  2. Pipelining 配置：

    • num_stages: 2-4；CPU-GPU 异构中设为 2，避免 CPU 瓶颈；加速器如 Ascend NPU 可达 4。
    • threads: 128-256，匹配硬件 warp/SIMD 宽度。

  3. 内存管理参数：

    • Shared memory 分配: 确保总大小 < 48KB/SM（NVIDIA Volta+），使用 T.alloc_shared((block_M, block_K), dtype='float16')。
    • Swizzling: panel_size=8-16，enable=True 于 L2 敏感任务。

  4. 融合阈值：

    • 操作融合条件: 若中间 tensor 大小 > 1MB 或 ops 链 > 3，则强制融合。
    • 异构 offload 阈值: CPU 处理 < 10% 计算量，GPU/加速器 承担密集部分。

实施时，使用 @tilelang.jit(target="cuda") 注解指定后端。编译后，通过 profiler.do_bench() 测量 latency 和 throughput。针对 dequant GEMM，融合代码示例：

@T.prim_func
def fused_dequant_gemm(A: T.Tensor, scales: T.Tensor, C: T.Tensor):
    with T.Kernel(..., threads=128) as (bx, by):
        # 融合 dequant 和 GEMM
        dequant_local = T.alloc_fragment((block_M, block_K), 'float32')
        T.dequant(A_shared, scales, dequant_local)  # 融合 dequant
        T.gemm(dequant_local, B_shared, C_local)

此配置在 A100 上实现与 BitBLAS 相当的性能。

监控要点与风险管理

落地后，监控是确保优化的关键。使用 TileLang 的内置 profiler，追踪指标：

  • 性能指标：Latency < 1ms/tile，Throughput > 100 TFLOPS (FP16 on H100)。
  • 内存指标：Global memory traffic < 50% 峰值带宽，Shared memory utilization > 80%。
  • 异构同步：CPU-GPU 拷贝时间 < 10% 总执行时间，使用 nvprof 或 ROCm tools 验证。

风险包括编译开销高（复杂融合 > 10s），可通过预编译模块缓解；硬件兼容性问题，如 Ascend backend 仍 preview 阶段，建议 fallback 到 CPU。回滚策略：若融合后性能降 10%，禁用 swizzling 或减小 block_K。

此外，在生产环境中，集成 auto-tuning：循环测试不同 block sizes，选最佳配置。TileLang 的 examples 目录提供 FlashAttention 等基准，可扩展到自定义任务。

通过上述优化，TileLang 的内核融合不仅最小化数据移动，还在异构 setup 中实现 2-5x 吞吐量提升。工程师可据此构建高效 HPC 管道，推动 AI 工作负载的加速。

（字数：约 1050 字）