TensorRT-LLM深度优化：利用FMHA（Fused Multi-Head Attention）内核加速Hopper架构推理

大家好，今天我们来深入探讨如何利用Fused Multi-Head Attention（FMHA）内核来优化TensorRT-LLM在NVIDIA Hopper架构上的推理性能。大型语言模型（LLM）的推理速度对于用户体验至关重要，而Attention机制又是LLM中最耗时的部分之一。通过融合和优化Attention计算，我们可以显著提高推理速度。

1. LLM推理挑战与Attention机制瓶颈

LLM的推理过程涉及到大量的矩阵乘法和数据传输，尤其是在Attention机制中。传统的Attention计算通常包含以下步骤：

线性变换: 将输入序列 X 通过三个线性层得到 Query Q，Key K，Value V。
Attention Score计算: 计算 Q 和 K 的相似度，得到Attention Scores。
Softmax: 对Attention Scores进行Softmax归一化。
加权求和: 将Softmax后的Attention Scores与Value V 相乘，得到最终的Attention输出。

这些步骤单独执行会导致大量的Kernel Launch和内存读写，成为推理的瓶颈。尤其是在Hopper架构上，虽然其计算能力强大，但如果数据传输效率不高，也无法充分发挥其优势。

2. FMHA内核的原理与优势

FMHA内核的核心思想是将Attention计算的多个步骤融合到一个CUDA Kernel中执行，从而减少Kernel Launch的开销和内存读写。具体来说，FMHA内核通常包含以下优化：

Kernel Fusion: 将Query，Key，Value的线性变换、Attention Score计算、Softmax归一化和加权求和等步骤融合到一个Kernel中。
Tiling: 将输入数据划分成小的Tile，利用Shared Memory进行数据复用，减少Global Memory的访问。
Shared Memory Optimization: 优化Shared Memory的访问模式，避免Bank Conflict。
Numerical Stability: 在计算Softmax时，采用数值稳定的算法，避免Overflow和Underflow。

FMHA内核的优势在于：

降低Kernel Launch开销: 将多个Kernel Launch合并为一个，减少了GPU的调度开销。
减少Global Memory访问: 通过Tiling和Shared Memory，减少了对Global Memory的访问次数，提高了数据传输效率。
提高计算效率: 利用Shared Memory进行数据复用，减少了冗余计算。

3. TensorRT-LLM中FMHA的实现与集成

TensorRT-LLM提供了FMHA内核的实现，并将其集成到其推理流程中。具体来说，TensorRT-LLM会根据模型结构和硬件特性，自动选择合适的FMHA内核。

TensorRT-LLM的架构: TensorRT-LLM使用plugin的方式来扩展其功能。FMHA内核通常被实现为一个TensorRT Plugin。
Plugin的注册: TensorRT-LLM会注册FMHA Plugin，使其可以在推理过程中被调用。
Kernel的选择: TensorRT-LLM会根据输入数据的形状、数据类型和硬件特性，选择最合适的FMHA Kernel。例如，对于不同的Sequence Length和Batch Size，会选择不同的Tiling策略。
数据类型的支持: FMHA内核通常支持多种数据类型，例如FP16、BF16和INT8。TensorRT-LLM会根据模型的需求选择合适的数据类型。

4. Hopper架构下的FMHA优化策略

在Hopper架构下，我们可以采取以下优化策略来进一步提高FMHA内核的性能：

利用Hopper的Transformer Engine: Hopper架构引入了Transformer Engine，可以加速Transformer模型的计算。我们可以利用Transformer Engine提供的API来优化FMHA内核。例如，Transformer Engine提供了专门的Tensor Core指令，可以加速矩阵乘法。
使用FP8数据类型: Hopper架构支持FP8数据类型，与FP16相比，FP8可以进一步降低内存带宽的需求，提高计算效率。我们可以尝试使用FP8数据类型来加速FMHA内核。
优化Shared Memory的访问模式: 在Hopper架构下，Shared Memory的Bank Conflict可能会成为性能瓶颈。我们需要仔细优化Shared Memory的访问模式，避免Bank Conflict。
调整Tiling策略: 不同的Tiling策略对性能有不同的影响。我们需要根据输入数据的形状和硬件特性，选择最佳的Tiling策略。

5. 代码示例：一个简化的FMHA CUDA Kernel

以下是一个简化的FMHA CUDA Kernel的示例代码，用于说明FMHA内核的基本原理。请注意，这只是一个示例，实际的FMHA内核会更加复杂和优化。

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>

// 定义Tile Size
#define TILE_SIZE 32

// CUDA Kernel
__global__ void fmha_kernel(const float* q, const float* k, const float* v, float* output, int seq_len, int num_heads, int head_dim) {
    // 计算Block和Thread的索引
    int block_id = blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x;
    int thread_id = threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x;

    // 计算head的索引
    int head_idx = block_id % num_heads;
    int batch_idx = block_id / num_heads;

    // 计算tile的起始索引
    int row_start = blockIdx.y * TILE_SIZE;
    int col_start = blockIdx.x * TILE_SIZE;

    // 定义Shared Memory
    __shared__ float q_shared[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    __shared__ float k_shared[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    __shared__ float v_shared[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    __shared__ float output_shared[TILE_SIZE][TILE_SIZE];

    // 初始化Shared Memory
    for (int i = threadIdx.y; i < TILE_SIZE; i += blockDim.y) {
        for (int j = threadIdx.x; j < TILE_SIZE; j += blockDim.x) {
            q_shared[i][j] = 0.0f;
            k_shared[i][j] = 0.0f;
            v_shared[i][j] = 0.0f;
            output_shared[i][j] = 0.0f;
        }
    }

    // 循环遍历整个序列
    for (int i = 0; i < seq_len; i += TILE_SIZE) {
        // 将数据加载到Shared Memory
        for (int row = threadIdx.y; row < TILE_SIZE; row += blockDim.y) {
            for (int col = threadIdx.x; col < TILE_SIZE; col += blockDim.x) {
                int q_row = row_start + row;
                int k_col = i + col;

                if (q_row < seq_len && k_col < seq_len) {
                    q_shared[row][col] = q[(batch_idx * num_heads + head_idx) * seq_len * head_dim + q_row * head_dim + k_col]; //假设head_dim为序列长度，简化示例
                    k_shared[row][col] = k[(batch_idx * num_heads + head_idx) * seq_len * head_dim + k_col * head_dim + q_row]; //假设head_dim为序列长度，简化示例
                    v_shared[row][col] = v[(batch_idx * num_heads + head_idx) * seq_len * head_dim + k_col * head_dim + q_row]; //假设head_dim为序列长度，简化示例
                } else {
                    q_shared[row][col] = 0.0f;
                    k_shared[row][col] = 0.0f;
                    v_shared[row][col] = 0.0f;
                }
            }
        }

        // 同步Shared Memory
        __syncthreads();

        // 计算Attention Score
        for (int row = threadIdx.y; row < TILE_SIZE; row += blockDim.y) {
            for (int col = threadIdx.x; col < TILE_SIZE; col += blockDim.x) {
                float attention_score = 0.0f;
                for (int k_idx = 0; k_idx < TILE_SIZE; ++k_idx) {
                    attention_score += q_shared[row][k_idx] * k_shared[k_idx][col];
                }
                output_shared[row][col] += attention_score;
            }
        }

        // 同步Shared Memory
        __syncthreads();
    }

    // Softmax和加权求和 (简化，这里省略了Softmax)
     for (int row = threadIdx.y; row < TILE_SIZE; row += blockDim.y) {
            for (int col = threadIdx.x; col < TILE_SIZE; col += blockDim.x) {

                if(row_start + row < seq_len && col_start + col < head_dim){
                    output[(batch_idx * num_heads + head_idx) * seq_len * head_dim + (row_start + row) * head_dim + (col_start + col)] = output_shared[row][col] * v_shared[row][col];
                }
            }
        }

}

int main() {
    // 定义输入数据
    int batch_size = 1;
    int num_heads = 1;
    int seq_len = 64;
    int head_dim = 64;

    // 分配Host Memory
    float* q_host = new float[batch_size * num_heads * seq_len * head_dim];
    float* k_host = new float[batch_size * num_heads * seq_len * head_dim];
    float* v_host = new float[batch_size * num_heads * seq_len * head_dim];
    float* output_host = new float[batch_size * num_heads * seq_len * head_dim];

    // 初始化输入数据 (这里省略了初始化过程)

    // 分配Device Memory
    float* q_device;
    float* k_device;
    float* v_device;
    float* output_device;
    cudaMalloc(&q_device, batch_size * num_heads * seq_len * head_dim * sizeof(float));
    cudaMalloc(&k_device, batch_size * num_heads * seq_len * head_dim * sizeof(float));
    cudaMalloc(&v_device, batch_size * num_heads * seq_len * head_dim * sizeof(float));
    cudaMalloc(&output_device, batch_size * num_heads * seq_len * head_dim * sizeof(float));

    // 将数据从Host Memory拷贝到Device Memory
    cudaMemcpy(q_device, q_host, batch_size * num_heads * seq_len * head_dim * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(k_device, k_host, batch_size * num_heads * seq_len * head_dim * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(v_device, v_host, batch_size * num_heads * seq_len * head_dim * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 定义Kernel的Grid和Block Size
    dim3 block_size(TILE_SIZE, TILE_SIZE);
    dim3 grid_size((seq_len + TILE_SIZE - 1) / TILE_SIZE, (seq_len + TILE_SIZE - 1) / TILE_SIZE);

    // 调用Kernel
    fmha_kernel<<<grid_size, block_size>>>(q_device, k_device, v_device, output_device, seq_len, num_heads, head_dim);

    // 将结果从Device Memory拷贝到Host Memory
    cudaMemcpy(output_host, output_device, batch_size * num_heads * seq_len * head_dim * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 验证结果 (这里省略了验证过程)

    // 释放Device Memory和Host Memory
    cudaFree(q_device);
    cudaFree(k_device);
    cudaFree(v_device);
    cudaFree(output_device);
    delete[] q_host;
    delete[] k_host;
    delete[] v_host;
    delete[] output_host;

    std::cout << "FMHA Kernel executed successfully!" << std::endl;

    return 0;
}

6. 性能评估与分析

为了评估FMHA内核的性能，我们需要进行详细的性能测试和分析。可以采用以下方法：

使用NVIDIA Nsight Systems: Nsight Systems是NVIDIA提供的性能分析工具，可以帮助我们分析GPU的性能瓶颈，例如Kernel Launch开销、Global Memory访问、Shared Memory Bank Conflict等。
使用TensorRT Profiler: TensorRT Profiler可以帮助我们分析TensorRT模型的性能瓶颈，例如哪些Layer的执行时间最长。
对比不同FMHA内核的性能: TensorRT-LLM通常提供多种FMHA内核的实现。我们可以对比不同内核的性能，选择最佳的内核。
分析不同Tiling策略的性能: Tiling策略对FMHA内核的性能有重要影响。我们可以分析不同Tiling策略的性能，选择最佳的策略。
测量端到端推理时间: 最终，我们需要测量端到端的推理时间，评估FMHA内核对整个推理流程的加速效果。

7. 具体优化案例分析

以下表格展示了一个假设的优化案例，说明了不同优化策略对FMHA内核性能的影响。

优化策略	性能提升 (%)	说明
原始FMHA内核	0	基准性能
使用Hopper Transformer Engine	15	利用Transformer Engine提供的Tensor Core指令加速矩阵乘法
优化Shared Memory访问模式	10	减少Shared Memory Bank Conflict
调整Tiling策略	5	根据输入数据形状和硬件特性选择最佳的Tiling策略
使用FP8数据类型	20	降低内存带宽需求，提高计算效率 (需要硬件支持)
融合Softmax和加权求和	8	进一步减少Kernel Launch开销

8. 未来发展趋势

未来，FMHA内核的优化将继续朝着以下方向发展：

更精细的Kernel Fusion: 将更多的计算步骤融合到一个Kernel中，进一步减少Kernel Launch开销。
自适应Tiling策略: 根据输入数据的动态变化，自适应地调整Tiling策略，以获得最佳的性能。
利用Sparse Attention: 对于一些LLM，Attention Scores可能具有稀疏性。我们可以利用Sparse Attention技术，只计算重要的Attention Scores，从而减少计算量。
与编译器的深度集成: 将FMHA内核与编译器深度集成，使其可以自动生成高效的代码。

9. 总结与展望

通过融合Attention计算步骤，优化Shared Memory访问，并充分利用Hopper架构的特性，FMHA内核可以显著提高TensorRT-LLM的推理性能。随着硬件和算法的不断发展，FMHA内核的优化将持续深入，为LLM的推理带来更大的提升。

TensorRT-LLM深度优化：利用FMHA（Fused Multi-Head Attention）内核加速Hopper架构推理

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