GPU w służbie AI: Przegląd frameworków CUDA, ROCm, Triton i TensorRT

W świecie akceleracji obliczeń dla sztucznej inteligencji, wybór odpowiedniego frameworku programistycznego ma kluczowe znaczenie. CUDA firmy NVIDIA, ROCm od AMD, Triton oraz TensorRT to obecnie najpopularniejsze rozwiązania. Każdy z nich oferuje unikalne podejście do wykorzystania mocy obliczeniowej GPU, a ich efektywność zależy od wielu czynników, w tym od optymalizacji na poziomie kompilatora.

Kluczowe czynniki wpływające na wydajność GPU

Niezależnie od producenta GPU, istnieje kilka uniwersalnych zasad, które decydują o wydajności w zadaniach głębokiego uczenia:

• Planowanie i łączenie operacji: Redukcja liczby uruchomień kernelów i transferów danych do pamięci HBM, a także tworzenie dłuższych łańcuchów zależności między operacjami, co pozwala na ponowne wykorzystanie danych w rejestrach i pamięci współdzielonej.
• Dzielenie danych i układ pamięci: Dopasowanie rozmiarów bloków danych do natywnych rozmiarów fragmentów Tensor Core, WGMMA lub WMMA, unikanie konfliktów w dostępie do pamięci współdzielonej oraz odpowiednie partycjonowanie danych.
• Precyzja i kwantyzacja: Wykorzystanie formatów FP16/BF16/FP8 do trenowania i wnioskowania, a także INT8/INT4 (skalibrowane lub QAT) do wnioskowania.
• Przechwytywanie grafów i specjalizacja w czasie działania: Wykorzystanie grafów obliczeniowych w celu amortyzacji kosztów uruchamiania operacji oraz dynamiczne łączenie często występujących podgrafów.
• Automatyczne dostrajanie: Przeszukiwanie optymalnych rozmiarów bloków, współczynników rozwinięcia pętli i stopni potokowania dla danej architektury GPU.

CUDA: Pełna kontrola nad GPU NVIDIA

CUDA to platforma programistyczna NVIDIA, która oferuje pełną kontrolę nad architekturą GPU. Kod CUDA jest kompilowany za pomocą NVCC do pośredniej formy PTX, a następnie ptxas tłumaczy PTX na specyficzny dla danej architektury kod maszynowy SASS. Do generowania zoptymalizowanych kernelów CUDA służą biblioteki takie jak CUTLASS i cuDNN.

CUTLASS udostępnia parametryczne szablony dla operacji GEMM i konwolucji, implementując dzielenie danych na poziomie warpów, potoki Tensor Core MMA oraz iteratory pamięci współdzielonej zaprojektowane w celu uniknięcia konfliktów. Z kolei cuDNN oferuje zoptymalizowane implementacje popularnych warstw sieci neuronowych, takie jak bloki attention, oraz integrację z CUDA Graphs, co pozwala na redukcję narzutu związanego z uruchamianiem kernelów.

CUDA jest odpowiednim narzędziem, gdy potrzebna jest maksymalna kontrola nad selekcją instrukcji, wykorzystaniem zasobów GPU i choreografią pamięci współdzielonej, lub gdy rozszerzamy funkcjonalność kernelów poza zakres dostępny w bibliotekach.

ROCm: Alternatywa dla GPU AMD

ROCm to platforma programistyczna AMD, która stanowi konkurencję dla CUDA. ROCm wykorzystuje kompilator Clang/LLVM do kompilacji kodu HIP (podobnego do CUDA) do instrukcji GCN/RDNA ISA. Biblioteki rocBLAS i MIOpen implementują podstawowe operacje GEMM i konwolucji, oferując podobne mechanizmy optymalizacji, jak cuBLAS i cuDNN. ROCm integruje również Triton, umożliwiając tworzenie kernelów w Pythonie i kompilowanie ich do backendów AMD za pomocą LLVM.

ROCm jest właściwym wyborem, gdy potrzebne jest natywne wsparcie i optymalizacja dla akceleratorów AMD, z możliwością przenoszenia kodu HIP z istniejących kernelów CUDA oraz jasnym łańcuchem narzędzi LLVM.

Triton: Język DSL do tworzenia niestandardowych kernelów

Triton to wbudowany w Pythona język DSL (Domain-Specific Language), który kompiluje się za pomocą LLVM. Triton automatyzuje wektoryzację, łączenie dostępu do pamięci oraz alokację rejestrów, jednocześnie dając kontrolę nad rozmiarami bloków i identyfikatorami programów. Triton oferuje również automatyczne dostrajanie parametrów, takich jak rozmiary bloków, liczba warpów i etapy potokowania.

Triton jest idealny, gdy potrzebny jest zoptymalizowany kernel dla niestandardowej operacji, która nie jest dostępna w bibliotekach (np. warianty attention, łańcuchy normalizacji-aktywacji-mnożenia macierzy). Triton automatyzuje optymalizacje niskiego poziomu, pozwalając programiście skupić się na wyborze odpowiednich rozmiarów bloków.

TensorRT: Optymalizacja grafów obliczeniowych dla wnioskowania

TensorRT to platforma NVIDIA do optymalizacji grafów obliczeniowych dla wnioskowania. TensorRT analizuje grafy w formatach ONNX lub pochodzące z frameworków, a następnie generuje silnik wykonawczy specyficzny dla danej architektury. W trakcie budowania silnika TensorRT wykonuje łączenie warstw i tensorów, kalibrację precyzji (INT8, FP8/FP16) oraz wybór optymalnych implementacji kernelów.

TensorRT oferuje optymalizacje na poziomie grafu, takie jak składanie stałych, kanonizacja operacji łączenia i wycinania, łączenie konwolucji z przesunięciem i aktywacją oraz łączenie bloków attention. Dodatkowo, TensorRT umożliwia kwantyzację wag i aktywacji, co pozwala na redukcję rozmiaru modelu i zwiększenie wydajności. Platforma integruje się z TensorRT-LLM, który rozszerza możliwości TensorRT o optymalizacje specyficzne dla modeli językowych.

TensorRT jest idealny do wdrożeń produkcyjnych wnioskowania na GPU NVIDIA, gdzie można wstępnie skompilować zoptymalizowany silnik i wykorzystać korzyści płynące z kwantyzacji i łączenia dużych grafów.

Praktyczne wskazówki: Wybór i optymalizacja platformy

• Trening vs. wnioskowanie: Do trenowania i tworzenia eksperymentalnych kernelów najlepiej nadają się CUDA + CUTLASS (NVIDIA) lub ROCm + rocBLAS/MIOpen (AMD). Triton jest dobrym wyborem do tworzenia niestandardowych operacji. Do wnioskowania w środowisku produkcyjnym na GPU NVIDIA zalecany jest TensorRT/TensorRT-LLM.
• Wykorzystaj natywne instrukcje architektury: Na NVIDIA Hopper/Blackwell należy dopasować rozmiary bloków do rozmiarów WGMMA/WMMA. Na AMD należy wyrównać użycie LDS i szerokości wektorów do ścieżek danych CU.
• Najpierw połącz, potem kwantyzuj: Łączenie kernelów i grafów redukuje transfer danych, a kwantyzacja zmniejsza szerokość pasma i zwiększa gęstość obliczeń.
• Używaj grafów obliczeniowych dla krótkich sekwencji: CUDA Graphs zintegrowane z cuDNN attention fusions amortyzują koszty uruchamiania w autoregresywnym wnioskowaniu.
• Traktuj flagi kompilatora jako priorytet: Dla CUDA pamiętaj o flagach po stronie urządzenia, np. -Xptxas -O3,-v (i -Xptxas -O0 podczas diagnozowania). -O3 tylko po stronie hosta nie jest wystarczające.