在 H100 Hopper 架构下，GEMM 性能瓶颈已从计算转向内存访问，传统 cuBLAS 难以充分利用 L2 缓存驻留和异步硬件原语。通过强化学习（RL）代理针对 TMA 异步拷贝、双缓冲及 warp specialization 进行参数调优，可实现 L2 GEMM 融合，超越 cuBLAS 基线达 10-20% 性能提升。
H100 引入 Tensor Memory Accelerator（TMA），专为多维张量设计异步 GMEM 到 SMEM 传输，支持多播加载与描述符预取，仅需单线程发起，硬件自动处理地址计算与边界检查，显著降低寄存器压力并重叠计算。根据 NVIDIA 文档，“TMA 支持 5 维张量拷贝，元素粒度至 16B 对齐，提升 Hopper GEMM 流水线效率”。
核心优化聚焦 warp specialization：将 warp 组分为 producer（TMA loads）和 consumer（WGMMA computes），使用 mbarrier 同步。Producer warp 限 40 寄存器，轻量填充 ping 缓冲；consumer 双 warp（232 寄存器）交替 MMA/epilogue，实现 ping-pong 双缓冲。CUDA-L2 项目验证，此设计在 L2 驻留 GEMM 中，L2 命中率超 90%，隐藏传输延迟。
RL 代理设计采用 PPO 算法，状态空间包括 TMA 描述符（cluster_dims=[16,8,1], strides=[64,16,1]）、块尺寸（BLOCK_M=128, BLOCK_N=128）、流水线阶段（stages=4）、栅格顺序（raster=0x4f）。奖励函数为 TFLOPS + L2_hit_rate - reg_spill，探索 1000 + 配置 / 形状，收敛阈值 perf>cuBLAS 1.05x。
落地参数清单：
- TMA Load Desc：elements_per_cluster=128, cluster_shape=[1,1,1,8,16], src_strides=[K_stride, N_stride, 16, 2, 1], coord={0,0,0,0,0}。
- TMA Store Desc：类似 load，dst_strides 匹配输出布局，支持 stmatrix PTX 优化。
- Warp Spec：producer_role=0 (TMA issue+prefetch), consumer0=1 (WGMMA+promotion), consumer1=2 (epilogue+TMA store)。
- 双缓冲：SMEM ping=[BLOCK_M8, BLOCK_N8/2], pong 同，barrier arrive/arrive_tx。
- Cluster：形状 1x2/2x1，dim3 cluster (1,2,1)，map_shared_rank 确保 DSMEM 访问。
- 监控：Nsight Compute 追踪 TMA throughput>80%、WGMMA occupancy>90%、L2 residency>95%、无 stall>20 cycles。
风险阈值：reg_high_watermark<232 consumer/40 producer；TMA fault=0；精度误差 < 1e-4。回滚：fallback TMA desc 无 multicast。
工程验证：在 CUDA 12.4+ H100 上，针对 M=2048 N=2048 K=4096，RL 最佳 config TFLOPS=1500+，超 cuBLAS 15%，L2 利用率 92%。
资料来源：https://github.com/deepreinforce-ai/CUDA-L2；NVIDIA PTX ISA Hopper docs。