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C++ 算子即时编译（JIT）：把编译器变成你的私人理发师 各位好，欢迎来到今天的讲座。我是你们的老朋友，一个在 CUDA 那个充满了 <<<…>>> 和 cudaError_t 的黑魔法世界里摸爬滚打的资深编程专家。 今天我们要聊的话题，听起来有点像科幻小说，但它是实打实的工程利器：利用 C++ 封装 NVRTC，在运行时动态生成针对输入形状优化的 CUDA 内核。 我知道，听到“JIT”和“动态生成内核”，你们的大脑可能已经开始分泌皮质醇了。别慌，今天我们不讲那些枯燥的编译原理，我们要讲的是如何拯救你的硬盘，如何让你的 GPU 在面对不同大小的数据时不再便秘，以及如何像写 HTML 模板一样写 C++ 内核。 准备好了吗？让我们把那个只会死板的静态编译器扔进垃圾桶，开始搞点“实时编译”的刺激事情。 第一部分：静态编译的痛苦——为什么我们需要“即时”？ 首先，让我们来回忆一下，在接触 JIT 之前，我们是怎么写 CUDA 内核的。那是一段美好的时光，对吧？我们定义好一个卷积核，或者一个矩阵乘法核，然后写死它的尺寸。 // 这是一段非常典型的“静 …

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C++ 算子即时编译（JIT）：利用 C++ 封装 NVRTC 实现在运行时动态生成针对输入形状优化的 CUDA 内核 各位GPU编程爱好者、高性能计算领域的同仁们，大家好！ 在当今数据驱动的世界中，高性能计算（HPC）和机器学习（ML）对计算效率的追求永无止境。图形处理器（GPU）以其大规模并行处理能力，已成为加速这些工作负载的核心。然而，要充分释放GPU的潜力，我们往往需要针对特定的硬件、数据布局乃至输入数据的“形状”进行细致的优化。传统的编译方式，即在开发阶段就将所有可能的内核配置编译好，不仅会造成巨大的二进制文件体积，也难以覆盖所有潜在的优化场景。 想象一下，我们有一个通用的矩阵乘法算法。对于一个 1024×1024 的矩阵乘法，我们可能会选择 32×32 的瓦片（tile）大小，并进行适当的循环展开。但如果输入矩阵是 128×128，或者更极端的 1024×16，那么 32×32 的瓦片可能就不是最优选择，甚至可能导致性能下降。理想情况是，我们的程序能够根据实际运行时的输入数据形状，动态地生成并编译出最适合当前形状的CUDA内核。 这就是即时编译（Just-In-Time C …

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