在大型语言模型 (LLM) 推理中，矩阵乘法 (GEMM) 操作占据了计算资源的绝大部分，低精度格式如 FP8 可以显著降低内存占用并提升计算吞吐量。Triton 作为一种高效的 GPU 编程语言，允许开发者以 Python 风格编写自定义内核，支持 FP8 格式的 GEMM 操作。通过借鉴 Cutlass 库的优化策略，如 warp 专业化和 TMA (Tensor Memory Access) 机制，可以在 NVIDIA Hopper 或更高架构的 Tensor Cores 上实现高达 100 TFLOPS 的加速，从而使 LLM 推理更高效。
FP8 GEMM 的核心优势在于其对 Tensor Cores 的原生支持，这些硬件单元专为低精度浮点运算设计，能提供比 FP16 高一倍的计算密度。在 Triton 中，实现 FP8 GEMM 内核的关键是从高精度输入（如 BF16）到 FP8 的量化过程开始。量化采用 2D 块级策略，将输入张量分为 256x256 的子块，每个子块进一步细分为 32x32 的网格，使用 GridQuant 内核计算最大绝对值作为缩放因子。这种方法比传统逐元素量化快近 2 倍，因为它利用共享内存存储中间 max_vals 数组，实现向量化更新，避免标量操作的开销。证据显示，在 Hopper GPU 上，这种量化内核的执行时间相对于基准减少 99.31%，直接贡献了 GEMM 整体加速。
接下来是 GEMM 内核的构建，借鉴 Cutlass 的命名约定，如 BLOCK_M、BLOCK_N 和 BLOCK_K 参数，用于定义线程块尺寸。Triton 的 tl.dot 原语自动映射到 Tensor Cores，支持 FP8 输入和 BF16 输出。在 Cutlass-inspired 设计中，引入 Warp Specialization 将 warp 线程分组为专用角色：部分处理 MMA (Matrix Multiply-Accumulate) 指令，另部分负责数据加载和存储。这种协作式内核替代了传统的 Ping-Pong 调度，避免了上下文切换开销。同时，TMA 机制异步加载 LHS 和 RHS 矩阵，支持多播 (multicast) 以重用数据，减少内存带宽压力。Persistent Kernel 进一步优化，通过在 SM (Streaming Multiprocessor) 内持久运行线程，实现计算与数据移动的重叠。在 Blackwell 架构上，这些优化使 FP8 GEMM 相对于 Hopper 提升 1.5 倍性能，达到近峰值利用率。
为了落地这些优化，需要仔细调参。Triton 的 autotuning 功能通过枚举配置空间自动选择最佳参数。典型配置包括：
- BLOCK_M: 64 或 128（根据 M 维度调整，避免 SM 利用率不足）
- BLOCK_N: 128（匹配 Tensor Core 的向量宽度）
- BLOCK_K: 128（平衡累加精度与寄存器压力）
- num_warps: 8（充分利用 warp 专业化）
- num_stages: 4-6（优化流水线深度，减少 L2 缓存未命中）
例如，在实现 fp8_gemm 内核时，定义网格为 (triton.cdiv(M, BLOCK_M), triton.cdiv(N, BLOCK_N))，并使用 @triton.jit 装饰器。量化缩放因子存储在单独张量中，GEMM 后需反量化输出：C = dequant(C_fp8, scales)。对于 LLM 推理，针对解码阶段的动态形状（如 KV 缓存），建议使用 SplitK 变体，将 K 维度拆分以处理不规则大小。
监控要点包括：使用 NVIDIA Nsight Compute 分析 Tensor Core 占用率，应目标 >90%；跟踪量化误差，通过 SmoothQuant 等技术保持 <1% 精度损失；设置回滚策略，若 FP8 导致 perplexity 上升 >5%，切换至 FP16。风险在于 FP8 的有限动态范围可能放大梯度噪声，建议在训练后量化 (PTQ) 阶段结合 per-token scaling 缓解。此外，仅支持 sm_90+ 架构，需验证 GPU 兼容性。
实际部署中，对于一个 7B 参数 LLM，FP8 GEMM 可将推理延迟从 200ms 降至 100ms/token，内存节省 50%。通过这些参数和清单，开发者可快速集成到 vLLM 或 SGLang 等框架中，实现生产级加速。总之，Triton 与 Cutlass-inspired 设计的结合，不仅简化了内核开发，还解锁了硬件潜力，推动 LLM 向更高效方向演进。