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解析 ‘Go and CUDA Interop’：如何在 Go 应用程序中高效调用 C++ 编写的 GPU 算子进行张量计算？

各位技术同仁，下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在高性能计算领域日益受到关注的话题：如何在Go应用程序中高效地调用C++编写的GPU算子进行张量计算，也就是我们所说的“Go和CUDA的互操作”。 Go语言以其卓越的并发能力、简洁的语法和高效的开发体验，在微服务、网络编程和系统工具等领域大放异彩。然而，在面对大规模数值计算，尤其是人工智能和机器学习领域中常见的张量计算时，Go语言本身并不具备直接利用GPU强大并行计算能力的原生支持。此时，NVIDIA的CUDA平台凭借其广泛的生态系统和极致的性能，成为了GPU计算的事实标准。 那么，当Go语言的便捷性与CUDA的强大性能相遇时，我们如何才能跨越这道语言和平台之间的鸿沟，实现两者的优势互补呢？这正是我们今天讲座的核心目标。我们将深入探讨Go与C/C++互操作的基础——Cgo，以及如何利用它构建一个健壮、高效的Go-CUDA互操作层，从而在Go应用中无缝地集成C++编写的GPU算子。 本次讲座将涵盖以下几个主要方面： Go与C/C++互操作的基础：Cgo CUDA编程基础回顾 Go与CUDA C++互操作的核心挑战 构建Go-CUDA …

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C++ CUDA内核（Kernel）优化：Shared Memory管理、线程束（Warp）调度与访存合并

好的，下面是一篇关于C++ CUDA内核优化的技术文章，重点围绕Shared Memory管理、线程束（Warp）调度与访存合并展开。 C++ CUDA内核优化：Shared Memory管理、线程束（Warp）调度与访存合并 大家好，今天我们来深入探讨C++ CUDA内核的优化，特别是Shared Memory的管理、线程束（Warp）调度以及访存合并。这些技术对于充分利用GPU的并行计算能力至关重要。 一、Shared Memory：高性能数据共享的基石 Shared Memory是位于每个SM（Streaming Multiprocessor）上的高速片上内存。与全局内存相比，它的访问速度快得多，延迟也低得多。合理利用Shared Memory可以显著提高CUDA内核的性能。 1.1 Shared Memory的基本概念 每个SM都有一定大小的Shared Memory，所有驻留在该SM上的线程块内的线程都可以访问它。Shared Memory的生命周期与线程块的生命周期相同。线程块内的线程可以使用Shared Memory进行数据共享和通信，从而避免频繁访问全局内存带来的性能瓶 …

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C++ CUDA编程中的Unified Memory机制：主机与设备内存同步、预取与性能优化

C++ CUDA编程中的Unified Memory机制：主机与设备内存同步、预取与性能优化 大家好，今天我们来深入探讨CUDA编程中的Unified Memory（统一内存）机制。Unified Memory是CUDA 6引入的一项重要特性，它简化了主机（CPU）和设备（GPU）之间的数据共享，并允许程序员编写更简洁、更易于维护的代码。然而，要充分利用Unified Memory的优势，并避免潜在的性能陷阱，需要深入理解其工作原理，以及主机与设备之间内存同步、预取等相关概念。 1. Unified Memory概述 在传统的CUDA编程模型中，主机和设备拥有独立的内存空间。这意味着，如果我们需要在GPU上执行计算，必须先将数据从主机内存显式地复制到设备内存，计算完成后再将结果复制回主机内存。这个过程需要显式地调用 cudaMemcpy 函数，不仅繁琐，而且容易出错。 Unified Memory则提供了一个单一的、一致的内存地址空间，主机和设备都可以直接访问。这意味着，程序员不再需要手动管理主机和设备之间的内存复制，CUDA运行时会自动处理数据的迁移。 核心优势: 简化编程模型: 减 …

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Python与CUDA/ROCm的底层内存交互：实现GPU/加速器之间的高效数据传输

Python与CUDA/ROCm的底层内存交互：实现GPU/加速器之间的高效数据传输 大家好！今天我们来深入探讨一个关键而又复杂的课题：Python与CUDA/ROCm的底层内存交互。在深度学习和高性能计算领域，Python作为易用性极佳的脚本语言，经常被用于算法原型设计、模型训练流程编排以及后处理分析。而CUDA（NVIDIA）和ROCm（AMD）则分别是主流GPU加速平台的编程模型，它们能够充分发挥GPU的并行计算能力。如何高效地在Python和CUDA/ROCm之间传输数据，直接影响着整个计算流程的性能。 1. 问题：Python与GPU内存管理的固有差异 Python的内存管理由其自身的垃圾回收机制控制，而CUDA/ROCm则拥有独立的GPU内存空间和显式内存管理API。直接从Python对象访问GPU内存是不可能的，因为它们位于不同的地址空间。因此，我们需要借助桥梁来打通这两个世界，实现高效的数据传输。 2. 桥梁：NumPy和数组接口 NumPy是Python科学计算的核心库，提供了强大的多维数组对象。NumPy数组在内存中以连续的块存储数据，这使得它可以作为高效的中间表示 …

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Python中的CUDA编程：PyCUDA/CuPy的设备内存管理与Kernel函数调用

Python中的CUDA编程：PyCUDA/CuPy的设备内存管理与Kernel函数调用 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨Python中使用CUDA进行编程的关键环节：设备内存管理和Kernel函数的调用，主要围绕PyCUDA和CuPy这两个强大的库展开。CUDA作为NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，能够充分利用GPU的强大计算能力，加速各种科学计算和工程应用。而PyCUDA和CuPy则为我们提供了Python语言与CUDA平台之间的桥梁，让我们能够方便地在Python环境中进行GPU编程。 1. CUDA编程基础概念回顾 在深入PyCUDA和CuPy之前，我们先简单回顾一下CUDA编程的一些基本概念： Host (主机): 运行CPU的系统，通常是我们使用的个人电脑或者服务器。 Device (设备): 运行GPU的系统，即NVIDIA的GPU。 Kernel函数: 在GPU上并行执行的函数，也称为CUDA Kernel。 线程 (Thread): Kernel函数的基本执行单元。 块 (Block): 一组线程的集合，同一个Block中的线程可以共享共享内存，并进行同步 …

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PyTorch中的OpFusion：将多个小操作融合为一个CUDA Kernel以减少内核启动开销

PyTorch OpFusion：融合小操作，提升CUDA内核执行效率 各位同学，今天我们要深入探讨PyTorch中一个重要的性能优化技术：OpFusion。在深度学习模型训练和推理过程中，大量的操作会被执行，尤其是在复杂模型中，这些操作往往粒度很小。每个操作都需要启动一个CUDA内核，而内核启动本身是有开销的，包括内核加载、参数传递、线程块分配等。当小操作数量过多时，这些开销会显著降低整体执行效率。OpFusion的目标就是将多个相邻的小操作融合到一个CUDA内核中执行，从而减少内核启动次数，降低开销，提升性能。 1. OpFusion的必要性：内核启动开销剖析 让我们先来理解为什么内核启动开销如此重要。CUDA编程模型基于Kernel的执行，每个Kernel都需要经过以下步骤： Kernel Launch: 将Kernel代码和参数从Host（CPU）拷贝到Device（GPU）。 Grid & Block Allocation: 在GPU上分配线程网格(Grid)和线程块(Block)，确定Kernel执行的并行度。 Context Switching: GPU进行上下文 …

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使用Python实现GPU加速计算：CUDA/PyCUDA/Numba的Kernel函数编译与内存管理

Python GPU加速计算：CUDA/PyCUDA/Numba Kernel函数编译与内存管理 大家好，今天我们来深入探讨如何利用Python进行GPU加速计算，重点关注CUDA、PyCUDA和Numba三种主流方案中Kernel函数的编译和内存管理。目标是让大家理解它们各自的特点，并掌握实际应用中的技巧。 1. GPU加速计算的必要性与基本概念 随着数据量的爆炸式增长和算法复杂度的日益提升，CPU的计算能力已经难以满足某些场景的需求。GPU（Graphics Processing Unit）凭借其大规模并行处理能力，成为加速计算的理想选择。 为什么选择GPU？ 并行性： GPU拥有成百上千个核心，可以同时执行大量线程，非常适合处理数据并行问题。 高吞吐量： GPU设计用于图形渲染，擅长执行大量相似的操作，例如矩阵运算、图像处理等。 性价比： 在某些特定计算密集型任务中，GPU的性能/价格比远高于CPU。 基本概念： Host： CPU及其连接的内存（系统内存）。 Device： GPU及其连接的内存（显存）。 Kernel： 在GPU上执行的函数，通常由大量线程并行执行。 线程（T …

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FlashInfer内核库：利用CUDA Warp-Level Primitives加速级联推理的Attention计算

FlashInfer内核库：利用CUDA Warp-Level Primitives加速级联推理的Attention计算 大家好，今天我们来深入探讨FlashInfer内核库，一个专注于利用CUDA Warp-Level Primitives加速级联推理中Attention计算的优秀工具。在大型语言模型（LLM）的推理过程中，Attention机制是计算密集型的瓶颈之一。FlashInfer通过巧妙地运用CUDA的底层特性，显著提升了Attention计算的效率，尤其是在处理长序列和复杂模型结构时。 1. 背景与挑战 在讨论FlashInfer的具体实现之前，我们先回顾一下Attention机制的基本原理，以及在实际应用中面临的挑战。 Attention机制，本质上是一种加权求和的操作。给定一个Query (Q)，Key (K) 和 Value (V)，Attention的计算过程如下： 计算Q和K之间的相似度，得到一个Attention权重矩阵。常见的相似度度量方式包括点积、缩放点积等。 对Attention权重矩阵进行softmax操作，将其归一化为概率分布。 将归一化后的Atte …

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ThunderKittens内核库：用于编写极速CUDA内核的嵌入式DSL（领域特定语言）

好的，让我们深入探讨ThunderKittens内核库，这是一个专为编写高性能CUDA内核而设计的嵌入式DSL。我们将以讲座的形式，逐步剖析其设计理念、核心特性、使用方法，并探讨其优势和局限性。 讲座：ThunderKittens：CUDA内核的嵌入式DSL 引言：CUDA编程的挑战 CUDA编程，作为GPU加速计算的基石，已被广泛应用于科学计算、机器学习、图像处理等领域。然而，直接编写CUDA C/C++代码常常面临以下挑战： 样板代码繁多： CUDA内核需要大量的样板代码来处理线程块、线程索引、内存管理等，这使得代码冗长且难以维护。 手动优化复杂： 为了充分利用GPU的并行能力，需要进行精细的手动优化，例如共享内存的使用、线程束内的通信等，这需要深入理解GPU架构。 错误容易引入： CUDA编程中，内存访问错误、线程同步问题等常常难以调试，导致程序崩溃或结果错误。 ThunderKittens内核库旨在解决这些问题，通过提供一个嵌入式DSL，简化CUDA内核的编写，提高开发效率，并降低出错的可能性。 ThunderKittens的设计理念 ThunderKittens的核心思想是抽 …

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CUDA Graph在大模型推理中的应用：消除CPU Launch Overhead提升小Batch吞吐量

CUDA Graph在大模型推理中的应用：消除CPU Launch Overhead提升小Batch吞吐量 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个在深度学习推理优化中非常重要的技术——CUDA Graph，特别是它如何应用于大模型推理，有效消除CPU Launch Overhead，并显著提升小Batch下的吞吐量。 1. 背景：CPU Launch Overhead与推理性能瓶颈 在传统的CUDA编程模型中，GPU上的计算任务需要CPU通过CUDA Runtime API来启动（Launch）。每次Kernel Launch都会产生一定的开销，包括： API调用开销: CPU调用CUDA Runtime API本身的时间。 参数传递开销: 将Kernel参数、数据指针等信息传递到GPU的时间。 调度开销: CUDA Driver在GPU上调度Kernel执行的时间。 对于单个Kernel来说，这些开销可能并不显著。然而，在大模型推理中，模型通常被分解为大量的细粒度Kernel，例如矩阵乘法、激活函数、Normalization等。频繁的Kernel Launch会累积大量的CPU …

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