AMD ROCm平台的大模型推理：HIP语言移植FlashAttention算子的性能调优 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

AMD ROCm 平台大模型推理：HIP 语言移植 FlashAttention 算子的性能调优

大家好！今天我们来深入探讨一下如何将 FlashAttention 算子移植到 AMD ROCm 平台，并利用 HIP 语言进行性能调优，以支持大模型推理。FlashAttention 是一种高效的 Attention 机制，能够显著加速 Transformer 模型的训练和推理，尤其是在处理长序列时。将其移植到 ROCm 平台，可以充分利用 AMD GPU 的计算能力，为用户提供更快的推理速度。

1. FlashAttention 简介及其重要性

FlashAttention 是一种注意力机制的优化实现，旨在解决标准 Attention 机制在高精度和长序列处理时遇到的内存瓶颈问题。传统的 Attention 机制需要将所有中间结果 (例如 QK^T) 存储在 GPU 内存中，这在高分辨率和长序列情况下会消耗大量内存，限制了模型能够处理的序列长度，并影响计算速度。

FlashAttention 通过以下关键技术来解决这个问题：

Tiling: 将输入序列划分为更小的块 (tiles)，并在这些块上逐步计算 Attention，从而减少了中间结果的内存占用。
Kernel Fusion: 将多个操作 (例如 softmax 和 reduce) 融合到单个 CUDA kernel 中，减少了 kernel 启动的开销和数据在 GPU 上的传输。
Reductions: 利用快速的归约 (reduction) 操作来计算 softmax 的归一化因子，避免了将整个 Attention 矩阵写入内存。

这些优化手段使得 FlashAttention 能够在更少的内存占用下，实现更快的计算速度，尤其是在长序列情况下。因此，FlashAttention 对于加速大模型推理至关重要。

2. HIP 语言与 ROCm 平台概述

ROCm (Radeon Open Compute Platform) 是 AMD 的开源 GPU 计算平台，类似于 NVIDIA 的 CUDA。HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) 是一种 C++ 运行时 API 和编程语言，允许开发者编写可在 AMD 和 NVIDIA GPU 上运行的代码。HIP 的设计目标是提供最大的代码可移植性，允许开发者使用单个代码库，并根据需要将其编译为 CUDA 或 ROCm。

ROCm 平台的关键组件包括：

HIP 编译器 (hipcc): 用于将 HIP 代码编译为 AMD GPU 的 HSA 二进制文件。
ROCm 运行时库: 提供 GPU 管理、内存分配、kernel 启动等功能。
ROCclr: ROCm Common Language Runtime，提供底层硬件抽象。
MIOpen: AMD 的深度学习加速库，类似于 NVIDIA 的 cuDNN。

使用 HIP 语言进行 FlashAttention 的移植，可以让我们充分利用 AMD GPU 的计算能力，并获得良好的代码可移植性。

3. FlashAttention 算子 HIP 语言移植的步骤

将 FlashAttention 算子移植到 HIP 语言，通常涉及以下几个步骤：

分析 CUDA 代码: 首先，需要仔细分析 FlashAttention 的 CUDA 代码，理解其算法原理和实现细节。
代码转换: 将 CUDA 代码转换为 HIP 代码。这通常涉及将 CUDA specific 的 API 替换为 HIP 对应的 API。例如，将 __global__ 函数替换为 __global__，将 cudaMalloc 替换为 hipMalloc。
编译和调试: 使用 hipcc 编译 HIP 代码，并在 AMD GPU 上进行调试。
性能调优: 根据 AMD GPU 的特性，对 HIP 代码进行性能调优。

4. 代码转换示例

以下是一个简单的 CUDA 代码片段，演示了如何将其转换为 HIP 代码：

CUDA 代码:

__global__ void add(float *a, float *b, float *c, int n) {
  int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i < n) {
    c[i] = a[i] + b[i];
  }
}

int main() {
  float *a, *b, *c;
  int n = 1024;

  cudaMallocManaged(&a, n * sizeof(float));
  cudaMallocManaged(&b, n * sizeof(float));
  cudaMallocManaged(&c, n * sizeof(float));

  add<<<1, 256>>>(a, b, c, n);
  cudaDeviceSynchronize();

  cudaFree(a);
  cudaFree(b);
  cudaFree(c);

  return 0;
}

HIP 代码:

#include <hip/hip_runtime.h>

__global__ void add(float *a, float *b, float *c, int n) {
  int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i < n) {
    c[i] = a[i] + b[i];
  }
}

int main() {
  float *a, *b, *c;
  int n = 1024;

  hipMallocManaged(&a, n * sizeof(float));
  hipMallocManaged(&b, n * sizeof(float));
  hipMallocManaged(&c, n * sizeof(float));

  hipLaunchKernelGGL(add, dim3(1), dim3(256), 0, 0, a, b, c, n);
  hipDeviceSynchronize();

  hipFree(a);
  hipFree(b);
  hipFree(c);

  return 0;
}

可以看到，主要的变化包括：

包含头文件从 <cuda_runtime.h> 变为 <hip/hip_runtime.h>
cudaMallocManaged 替换为 hipMallocManaged
Kernel 启动方式从 add<<<1, 256>>>(...) 变为 hipLaunchKernelGGL(add, dim3(1), dim3(256), 0, 0, ...)
cudaDeviceSynchronize 替换为 hipDeviceSynchronize
cudaFree 替换为 hipFree

5. FlashAttention HIP 语言移植的难点

FlashAttention 的 HIP 语言移植，可能会遇到以下难点：

CUDA specific 的 API: FlashAttention 的 CUDA 代码可能会使用一些 CUDA specific 的 API，例如 __shfl_down_sync 等。这些 API 需要找到 HIP 对应的替代方案，或者使用 HIP 的 shuffle 函数进行模拟。
Shared Memory: FlashAttention 广泛使用 Shared Memory 来存储中间结果。在 HIP 中，Shared Memory 的使用方式与 CUDA 类似，但需要注意线程之间的同步问题。
Kernel Fusion: FlashAttention 的 Kernel Fusion 优化需要将多个操作融合到单个 CUDA kernel 中。在 HIP 中，也需要进行类似的 Kernel Fusion 优化，以减少 kernel 启动的开销和数据传输。

6. FlashAttention 算子 HIP 语言移植的性能调优

完成 FlashAttention 算子的 HIP 语言移植后，需要进行性能调优，以充分利用 AMD GPU 的计算能力。以下是一些常用的性能调优技巧：

Block Size 调整: 根据 AMD GPU 的架构，调整 block size，以充分利用 GPU 的并行计算能力。可以使用 AMD CodeXL 等工具来分析 GPU 的利用率，并选择最佳的 block size。
Memory Access Pattern 优化: 优化内存访问模式，以减少内存访问的冲突。例如，可以使用 Coalesced Memory Access 来提高内存带宽利用率。
Data Layout 优化: 根据 AMD GPU 的架构，选择最佳的数据布局。例如，可以使用 Array of Structures (AoS) 或 Structure of Arrays (SoA) 等数据布局。
Kernel Fusion: 进一步优化 Kernel Fusion，将更多的操作融合到单个 kernel 中，减少 kernel 启动的开销和数据传输。
使用 MIOpen: 对于一些常用的深度学习操作，可以使用 AMD 的 MIOpen 库来加速计算。MIOpen 提供了高度优化的 kernel 实现，可以显著提高计算速度.
使用 AMD Performance Analyzer (APA): 使用 APA 工具分析性能瓶颈，并根据分析结果进行针对性的优化。

7. 性能调优的详细技巧与代码示例

下面我们深入探讨几个关键的性能调优技巧，并提供相应的代码示例。

7.1 Block Size 调整

Block Size 的选择直接影响 GPU 的占用率和并行度。不同的 GPU 架构对 Block Size 有不同的偏好。通常，应该选择一个 Block Size，使得每个线程块能够充分利用 GPU 的计算资源。

原则:
- 确保每个线程块有足够的线程来隐藏内存延迟。
- 避免线程块过大，导致寄存器溢出。
- 考虑 GPU 的 warp 大小 (通常是 32)。Block Size 应该是 warp 大小的倍数。
实践: 尝试不同的 Block Size，并使用 AMD ROCm profiler 工具 (例如 AMD μProf 或 AMD ROCm Profiler) 来测量性能。

示例:

假设我们有一个矩阵乘法 kernel，我们可以尝试不同的 Block Size 来优化性能。

__global__ void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int widthA, int widthB) {
  int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
  int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

  if (row < widthA && col < widthB) {
    float sum = 0.0f;
    for (int k = 0; k < widthA; ++k) {
      sum += A[row * widthA + k] * B[k * widthB + col];
    }
    C[row * widthB + col] = sum;
  }
}

int main() {
  // ... 初始化 A, B, C ...
  int widthA = 1024;
  int widthB = 1024;

  // 尝试不同的 Block Size
  dim3 dimBlock(16, 16); // 尝试 16x16
  dim3 dimGrid((widthB + dimBlock.x - 1) / dimBlock.x, (widthA + dimBlock.y - 1) / dimBlock.y);

  hipLaunchKernelGGL(matrixMul, dimGrid, dimBlock, 0, 0, A, B, C, widthA, widthB);
  hipDeviceSynchronize();

  // ... 验证结果 ...

  return 0;
}

在这个例子中，我们尝试了 16×16 的 Block Size。可以尝试其他的值，例如 32×8， 8×32, 32×32 等，并使用 profiler 工具来确定最佳的 Block Size。

7.2 Memory Access Pattern 优化 (Coalesced Memory Access)

Coalesced Memory Access 指的是，当线程块中的线程访问连续的内存地址时，GPU 能够更有效地从内存中读取数据。避免非连续的内存访问可以显著提高内存带宽利用率。

原则:
- 确保线程块中的线程按照连续的顺序访问内存。
- 对于二维数组，优先按行访问。
实践: 重新组织数据布局或修改 kernel 代码，以实现 Coalesced Memory Access。

示例:

假设我们有一个矩阵转置 kernel，原始的实现可能会导致非连续的内存访问。

__global__ void matrixTransposeNaive(float *A, float *B, int width) {
  int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
  int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

  if (row < width && col < width) {
    B[col * width + row] = A[row * width + col]; // 非连续访问
  }
}

为了实现 Coalesced Memory Access，我们可以使用 Shared Memory 来缓存数据。

__global__ void matrixTransposeCoalesced(float *A, float *B, int width) {
  __shared__ float tile[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; // TILE_WIDTH 通常是 16 或 32
  int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
  int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

  if (row < width && col < width) {
    // 将数据加载到 Shared Memory
    tile[threadIdx.y][threadIdx.x] = A[row * width + col];

    __syncthreads();

    // 从 Shared Memory 中读取数据，并写入到全局内存
    B[col * width + row] = tile[threadIdx.x][threadIdx.y];
  }
}

在这个例子中，我们使用 Shared Memory 来缓存数据，并以连续的方式从 Shared Memory 中读取数据，从而实现了 Coalesced Memory Access。

7.3 Data Layout 优化 (AoS vs SoA)

AoS (Array of Structures) 和 SoA (Structure of Arrays) 是两种不同的数据布局方式。在 AoS 中，结构体的成员变量存储在一起，而在 SoA 中，相同结构体的成员变量存储在一起。

AoS: struct { float x, y, z; } points[N];
SoA: float x[N], y[N], z[N];

选择哪种数据布局取决于具体的应用场景。通常，如果需要同时访问结构体的所有成员变量，则 AoS 更适合。如果只需要访问结构体的部分成员变量，则 SoA 更适合。

原则:
- 分析应用场景，确定需要访问哪些成员变量。
- 选择能够实现 Coalesced Memory Access 的数据布局。
实践: 尝试不同的数据布局，并使用 profiler 工具来测量性能。

7.4 Kernel Fusion (进一步优化)

Kernel Fusion 指的是将多个操作融合到单个 kernel 中，以减少 kernel 启动的开销和数据传输。进一步的 Kernel Fusion 可以将更多的操作融合到一起，从而提高性能。

原则:
- 识别可以融合的操作。
- 避免过度融合，导致 kernel 过大，寄存器溢出。
实践: 将多个小 kernel 合并为一个大 kernel。

8. 使用 AMD Performance Analyzer (APA)

APA 是 AMD 提供的性能分析工具，可以用于分析 AMD GPU 上的应用程序的性能瓶颈。 APA 可以提供以下信息：

GPU 利用率
内存带宽利用率
指令执行时间
kernel 启动时间

使用 APA 可以帮助我们找到性能瓶颈，并根据分析结果进行针对性的优化。

9. 示例表格：不同优化策略的性能影响

优化策略	描述	预期性能提升	备注
Block Size 调整	根据 GPU 架构调整 Block Size，充分利用 GPU 的并行计算能力。	高	需要根据具体 GPU 架构进行调整。
Coalesced Memory Access	优化内存访问模式，减少内存访问的冲突。	高	可以通过使用 Shared Memory 或重新组织数据布局来实现。
Data Layout 优化	根据应用场景选择最佳的数据布局 (AoS vs SoA)。	中	取决于需要访问哪些成员变量。
Kernel Fusion	将多个操作融合到单个 kernel 中，减少 kernel 启动的开销和数据传输。	高	需要仔细分析代码，避免过度融合。
使用 MIOpen	对于常用的深度学习操作，使用 MIOpen 库来加速计算。	高	适用于 MIOpen 支持的操作。
使用 AMD Performance Analyzer (APA)	使用 APA 工具分析性能瓶颈，并根据分析结果进行针对性的优化。	视情况而定	APA 可以帮助我们找到性能瓶颈，但具体的优化策略需要根据分析结果来确定。

10. 总结：关键在于理解架构特性并持续优化

总的来说，将 FlashAttention 算子移植到 AMD ROCm 平台并进行性能调优，是一个复杂但富有挑战性的任务。需要深入理解 FlashAttention 的算法原理和实现细节，熟悉 HIP 语言和 ROCm 平台，以及掌握常用的性能调优技巧。最重要的是，要根据 AMD GPU 的架构特性，进行针对性的优化，并使用性能分析工具来验证优化效果。持续的优化和测试是获得最佳性能的关键。通过这些努力，我们可以充分利用 AMD GPU 的计算能力，加速大模型推理，为用户提供更好的体验。

AMD ROCm 平台大模型推理：HIP 语言移植 FlashAttention 算子的性能调优

发表回复 取消回复

发表回复取消回复