在大规模语言模型推理场景中，NVIDIA Dynamo 作为数据中心级的分布式推理服务框架，已经在 DeepSeek-R1 671B 模型上实现了高达 30 倍的吞吐量提升。这一成绩的背后，除了 disaggregated prefill/decode 架构和智能路由策略外，底层 CUDA kernel 的 memory access 优化同样功不可没。本文将聚焦 shared memory tiling 这一核心技术，解析其在 Dynamo 分布式推理环境中的工程实践与参数配置。
GPU 内存层级与 Shared Memory 的战略地位
现代 NVIDIA GPU 采用多层级内存架构，理解这一架构是进行 tiling 优化的前提。从高带宽显存 HBM 开始，依次是 L2 缓存、片上共享内存 shared memory，最后是寄存器文件。对于 transformer 模型中的矩阵乘法运算，数据从 HBM 读取的带宽通常在每秒 3 至 4 TB 级别，但延迟和功耗都相对较高。Shared memory 则作为用户可编程的片上缓存，带宽可达每秒 20 TB 以上，延迟仅为 HBM 的十分之一。将频繁访问的数据预取到 shared memory 中，是提升 kernel 性能的关键手段。
Dynamo 框架支持 tensor parallelism 模式，将模型层分布在多个 GPU 上执行。这种情况下，每个 GPU 负责完整 transformer block 的一部分，对跨 GPU 通信和本地内存访问效率提出了更高要求。在 tensor parallelism 场景下，attention 部分的 all-reduce 操作需要在多个 GPU 间同步激活值，而 QKV 投影和 MLP 层则涉及大量的矩阵乘法运算。这些运算的数据布局和内存访问模式，直接决定了 shared memory tiling 的优化空间。
分块策略的核心原理与数学模型
Tiling 的本质是将大规模矩阵乘法分解为多个小规模子问题，使得每个子问题的输入数据能够完整容纳于 shared memory 中。以 GEMM（General Matrix Multiplication）运算为例，假设计算 C 等于 A 乘以 B，完整的矩阵可能达到数 GB 级别，远超 shared memory 164 KB 或 228 KB 的容量限制。分块策略将 A 沿 K 维度切分为若干块，每块大小为 M 乘以 K_tile；同时将 B 沿 K 维度对应的块加载到 shared memory，然后执行内层的小规模矩阵乘法，最后将结果累加到输出矩阵 C 的对应位置。
这一过程中存在三个关键维度参数需要权衡。第一个是 tile_size_k，表示每次加载的 K 维度数据量，较大的值可以减少 outer loop 迭代次数，但会占用更多 shared memory 空间，可能影响 occupancy。第二个是 block_tile_m 和 block_tile_n，表示每个 thread block 负责计算的输出子矩阵大小，常见配置为 128 乘以 64 或 256 乘以 64。第三个是 thread_tile_m 和 thread_tile_n，表示单个 thread 负责计算的输出元素数量，通常与 warp size 和 tensor core 矩阵乘法指令相匹配。在 NVIDIA Ampere 及以后的架构中，tensor core 支持 mma.m8n8k4 指令，单个 warp 可以同时计算 16 个输出元素，这为确定 thread tile 参数提供了硬件层面的约束。
Dynamo 环境下的工程参数配置
在 Dynamo 框架中部署分布式推理时，kernel 级别的 tiling 参数通常由底层推理引擎（vLLM、SGLang 或 TensorRT-LLM）自动调优，但了解这些参数对于问题诊断和性能调优仍然至关重要。以 TensorRT-LLM 为例，其 GEMM kernel 默认使用 128 乘以 128 的 tile 大小，配合双缓冲（double buffering）技术隐藏内存访问延迟。对于长序列推理场景，attention 部分的 key 和 value cache 访问模式呈现高度的空间局部性，此时将 tile size 调整为 64 乘以 64 并配合循环展开，往往能获得更好的性能表现。
Dynamo 的 disaggregated serving 架构将 prefill 和 decode 阶段分离部署，这种设计为 kernel 优化提供了更大的灵活空间。Prefill 阶段处理长序列输入，序列长度可达数十万 token，此时内存带宽是主要瓶颈，较大的 tile size（例如 256 乘以 256）可以减少数据加载次数，提高带宽利用率。Decode 阶段处理单步 token 生成，batch size 可能达到数十甚至上百，此时计算密度成为限制因素，较小的 tile size 配合更高的 occupancy 能够提升整体吞吐量。
Shared memory 的 bank conflict 优化是另一个不可忽视的细节。现代 GPU 的 shared memory 被划分为 32 个 bank，连续的 4 字节字映射到连续的 bank。如果多个 thread 访问的地址落在同一个 bank 上，就会产生序列化，降低 effective bandwidth。通过 padding 技术，即在数据行末尾添加额外的字节，可以将冲突概率降到最低。常见的做法是在 tile 的行末尾添加 4 字节或 8 字节的 padding，确保不同行的数据不会映射到相同 bank。
带宽利用率监控与调优实践
在 Dynamo 部署环境中监控 kernel 性能，推荐使用 nsight compute 工具进行细粒度分析。关键指标包括 achieved occupancy（实际 occupancy）、shared memory load efficiency、global memory load efficiency 以及 tensor core utilization。当 shared memory load efficiency 低于 80% 时，通常意味着存在 bank conflict 或内存访问模式不规则的问题。当 global memory load efficiency 低于 60% 时，说明数据预取策略存在优化空间，可能需要调整 tile size 或启用双缓冲技术。
Dynamo 框架内置的 AIPerf 基准测试工具可以方便地评估不同配置下的推理性能。在进行 tiling 参数调优时，建议采用渐进式方法：首先固定 tile size 为默认值，运行基准测试获取 baseline；其次逐步增大 tile size（256、512、1024），观察吞吐量的变化趋势；最后在最佳 tile size 基础上微调 block 大小和线程配置。这种方法能够在有限的时间内定位到接近最优的参数组合。
值得注意的是，tiling 参数的最优值与具体的模型架构、序列长度、batch size 以及 GPU 型号都密切相关。在 NVIDIA Hopper 架构上，由于异步执行引擎的增强，double buffering 的收益相对降低，可以尝试更大的 tile size 以获得更好的带宽利用率。在 NVIDIA Blackwell 架构上，第四代 tensor core 提供了更高的矩阵乘法吞吐，配合新的内存访问指令，tile size 的最优配置可能会进一步增大。
总结
Shared memory tiling 优化是 CUDA kernel 性能调优的核心技术之一，在 Dynamo 分布式推理框架中扮演着重要角色。理解 GPU 内存层级的特性、掌握分块策略的数学原理、熟悉工程参数的配置方法，是进行有效性能优化的必要前提。通过合理配置 tile size、优化内存访问模式、避免 bank conflict，可以在 Dynamo 的 disaggregated serving 架构下充分发挥 GPU 的计算潜力，实现推理吞吐量的进一步提升。
参考资料
- NVIDIA Dynamo GitHub 仓库：https://github.com/ai-dynamo/dynamo
- NVIDIA CUDA Programming Guide 3.2 节：Advanced Kernel Programming