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 …