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面向機器學習系統的現代GPU程式設計

本文介紹了一本關於現代GPU程式設計的綜合性指南,面向機器學習系統,涵蓋GPU硬體架構、程式設計模型以及使用TIRx DSL逐步最佳化關鍵核心(如GEMM和FlashAttention)的方法。內容基於卡內基梅隆大學的課程,以Blackwell GPU為目標。

來源Hacker News AI作者: sonabinu
面向機器學習系統的現代GPU程式設計
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展開要點與分析

文章情報

工程師進階

要點

  • 學習GPU硬體架構和程式設計模型以構建高效能核心
  • 使用TMA、warp specialized和cluster支援詳細最佳化GEMM和FlashAttention
  • 基於CMU機器學習系統課程,使用TIRx Python DSL進行實踐
  • 從基本分塊GEMM到最先進的FlashAttention 4,涵蓋擴充套件技術

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