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只需百行代码，让H100提速30%，斯坦福开源全新AI加速框架

 

重点标签 GPU、深度学习、ThunderKittens、H100、AI计算

文章摘要

步骤2：撰写摘要总结
斯坦福大学的研究者们在博客《GPUs Go Brrr》中探讨了如何提高GPU在AI计算中的利用率，并发布了一个名为ThunderKittens的库，旨在简化CUDA上深度学习内核的编写，同时提高运行速度。该库具有简单性、可扩展性和高速性的特点。

研究人员特别关注了NVIDIA H100 GPU，并指出了一些AI硬件上的怪癖，如WGMMA指令的必要性、共享内存的性能问题、地址生成的成本以及占用率的影响。他们发现，保持张量核心的高效运行并非易事，特别是在H100 GPU上。

文章还详细介绍了GPU的一些怪癖，如WGMMA指令的使用、共享内存的访问延迟和bank冲突问题、内存地址生成的挑战，以及占用率对性能的影响。研究者们设计了ThunderKittens，这是一个嵌入CUDA的DSL（领域特定语言），包含四种模板类型，以简化内核编写并充分利用硬件功能。

ThunderKittens提供了必要的操作，如初始化、一元运算、二元运算和行列操作。研究团队展示了如何使用ThunderKittens编写RTX 4090和H100上的FlashAttention-2内核，并取得了显著的性能提升。例如，在RTX 4090上，ThunderKittens实现了约122 TFLOP的性能，而在H100上，其性能比FlashAttention-2高出约30%。

通过ThunderKittens，研究人员成功地提高了GPU在AI计算中的效率，为深度学习开发者提供了一个强大的工具，以充分利用现代硬件的潜力。

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原文作者: 机器之心