Hotdry.
归档
ai-systems

用 Python 绑定 cuTile：快速上手 NVIDIA GPU 高阶 Tile 原语

通过 cuTile Python 绑定，掌握 GPU Tile 编程模型，从向量加法到矩阵乘的高阶原语实战参数与优化要点。

cuTile Python 是 NVIDIA 推出的全新 GPU 并行编程模型，通过 Python DSL 让开发者无需深入 CUDA C++ 汇编，即可高效利用张量核（Tensor Cores）和 Tensor Memory Accelerator。核心理念是将数据抽象为 array（全局内存）和 tile（寄存器 / 共享内存级不可变张量），tile 形状固定为 2 的幂编译期常量，支持 load/store 显式管理数据流动，以及丰富的高阶原语如矩阵乘、规约、FFT 等。这种设计自动适配 Blackwell（SM 12.x）和 Hopper（SM 10.x）架构，实现零代码修改的跨代移植。

1. 环境搭建与验证

上手 cuTile 前，确保硬件满足：GPU 计算能力 ≥10.x（如 H100/A100），驱动 ≥r580，CUDA Toolkit ≥13.1，Python ≥3.10。安装只需一行：

pip install cuda-tile cupy-cuda12x

（替换 cuda12x 为你的 CUDA 版本）。验证通过运行官方 quickstart 示例，若输出 “✓ vector_add_example passed!” 即成功。依赖 CuPy 分配 GPU 内存，pytest 用于测试套件。构建源码需 CMake 3.18+ 和 C++17 编译器，但 PyPI 轮子已预编译，大多场景无需源码编译。

生产环境推荐虚拟环境：

python -m venv cutile-env
source cutile-env/bin/activate  # Linux
pip install cuda-tile cupy-cuda12x pytest numpy torch

测试 grid 大小与 tile_size 兼容性：

pytest samples/test_copy.py -v

预期覆盖率 100%，耗时 <1s。

2. 基础模板：向量加法 Tile 编程

cuTile kernel 以 @ct.kernel 装饰器标记，无法直接调用，需 host 端 ct.launch(stream, grid, kernel, args) 入队执行。经典向量加法模板（TILE_SIZE=16）：

import cuda.tile as ct
import cupy as cp

TILE_SIZE = 16  # 2^4，必须编译期常量

@ct.kernel
def vector_add(a, b, c, tile_size: ct.Constant[int]):
    pid = ct.bid(0)  # 1D block ID
    a_tile = ct.load(a, index=(pid,), shape=(tile_size,))
    b_tile = ct.load(b, index=(pid,), shape=(tile_size,))
    result = a_tile + b_tile  # 元素级 + 自动向量化
    ct.store(c, index=(pid,), tile=result)

# Host 端
def launch_vector_add(a: cp.ndarray, b: cp.ndarray, c: cp.ndarray):
    N = a.shape[0]
    grid = (ct.cdiv(N, TILE_SIZE), 1, 1)  # ceil(N / TILE_SIZE)
    ct.launch(cp.cuda.get_current_stream(), grid, vector_add, (a, b, c, TILE_SIZE))

关键三阶段：load → compute → store。load 从 array 切片提取 tile（异步，支持 TMA），compute 在寄存器级执行（自动下发到 Tensor Cores），store 回写 array。CuPy array 作为参数无缝传入，支持 fp16/bf16 等低精度 dtype 加速。

参数清单：

  • tile_size：8/16/32/64/128，越大越摊销 load/store 开销，但受 SM 共享内存限额（H100: 228KB/block）。
  • grid：(ct.cdiv (N, tile_size), 1, 1)，确保覆盖全向量；多维 grid 如 (M//tile_m, K//tile_k, 1)。
  • dtype：默认 fp32，设 a = cp.asarray(np.random.randn(N, dtype=np.float16).astype(cp.float16)) 启用 Tensor Cores。
  • stream：非默认流并行多 kernel，避免串行瓶颈。
  • shared memory：隐式管理，tile compute 无需显式 shared，但多 tile 暂存时监控 ncu --set full 中的 l1tex__t_sectors_pipe_lsu_mem_global_op_st。

验证：cp.asnumpy(c) ≈ a_np + b_np，numpy.testing.assert_almost_equal 零容差通过。

3. 高阶 Tile 原语实战

cuTile 的亮点在于内置高阶原语，远超元素运算。

二维矩阵乘 (GEMM)：

TM = TK = 16  # Tile MxKxN = 16x16x16

@ct.kernel
def matmul(A, B, C, tm: ct.Constant[int], tk: ct.Constant[int]):
    m = ct.bid(0)
    k_acc = ct.zeros((tm, tm), dtype=ct.float32)  # 累加器
    for k in range(ct.cdiv(B.shape[1], tk)):
        A_tile = ct.load(A, (m, k), (tm, tk))
        B_tile = ct.load(B, (k, ct.bid(1)), (tk, tm))  # 需 2D grid
        k_acc += ct.matmul(A_tile, B_tile)  # 自动 TMA + WMMA
    ct.store(C, (m, ct.bid(1)), k_acc)

Host grid=(M//TM, N//TM, 1)，性能接近 cuBLAS（H100 上 50+ TFLOPS fp16）。参数：tile=64x64 饱和 TMA，accumulation dtype=fp32 防溢出。

FFT 原语： cuTile 内置 ct.fft(tile, axes=(0,))，1D/2D 快速傅里叶变换。示例 samples/FFT.py 中，tile_size=128，grid=(N//128,1,1)，直接 result = ct.fft(input_tile)，无需 cuFFT 回调。优化：输入对齐 2^7=128，输出 dtype=cfloat32。

Fused 操作： 链式如 result = ct.relu(ct.matmul(A_tile, B_tile) + bias_tile)，融合激活 / 偏置，减少 global mem 访问。规约 ct.sum(tile, axis=0) 跨 tile 广播规约。

4. 性能剖面与调优

用 Nsight Compute（ncu）直接剖面：

ncu --set detailed python3 vector_add.py -o profile

关注指标：

  • Tensor Core Util（≥r590 驱动）：目标 >70%，低则增大 tile_size 或用 bf16。
  • TMA Throughput：load/store >90% SM 吞吐。
  • Occupancy：grid/block 平衡，H100 目标 64+ warps/block。 对比 CUDA C++ PTX：cuTile 无需手写 mma.sync.16x16x16，JIT 编译等效，但 Python 原型更快（秒级迭代）。

风险阈值：

  • tile_size > SM TMA 限（H100: 128 fp16）→ fallback 到普通 load，TFLOPS 降 5x。
  • 动态形状：编译失败，回退 CUTLASS。
  • 调试：print (ct.printf (...)) 有限，优先单元测试。

5. 落地清单与适用场景

快速上手清单：

  1. pip install → pytest samples 绿灯。
  2. 模板复制：调 tile_size=32，N=2^20 测试吞吐（GB/s = 2Nbytes / time）。
  3. 高阶：matmul/FFT，ncu 验证 TC 利用。
  4. 生产：stream 多路，错误处理 ct.launch 返回 future。
  5. 回滚：perf < cuBLAS 90% → CUTLASS。

cuTile 适合 AI 自定义算子：fused MoE、FlashAttention 小批量、RAG 嵌入 GEMM。静态形状场景下，比 CUTLASS 模板轻量 10x 代码量，Python 绑定加速实验。

资料来源：

（正文字数：1256）

查看归档