【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一
这里来看官方的介绍：https://openai.com/research/triton ，从官方的介绍中我们可以看到OpenAI Triton的产生动机以及它的目标是什么，还可以看到一些经典算法的实现例子展示。这里的标题是 Introducing Triton: Open-source GPU programming for neural networks ，翻译就是《介绍 Triton：用于神
0x0. 前言
2023年很多mlsys工作都是基于Triton来完成或者提供了Triton实现版本，比如现在令人熟知的FlashAttention，大模型推理框架lightllm，diffusion第三方加速库stable-fast等灯，以及很多mlsys的paper也开始使用Triton来实现比如最近刚报道的这个新一代注意力机制Lightning Attention-2：无限序列长度、恒定算力开销、更高建模精度。当然笔者由于目前由于工作需要也需要用Triton，所以就有了这系列Triton学习笔记。本篇文章开始入门一下OpenAI的Triton，然后首先是从Triton介绍博客看起，然后对triton官方实现的vector_add和fused_softmax还有Matmul教程做一个阅读，也就是 https://triton-lang.org/main/getting-started/tutorials/ 这里的前三节，熟悉一下triton编写cuda kernel的语法。
OpenAI Triton官方教程：https://triton-lang.org/main/getting-started/tutorials/
0x1. OpenAI Triton介绍阅读
这里来看官方的介绍：https://openai.com/research/triton ，从官方的介绍中我们可以看到OpenAI Triton的产生动机以及它的目标是什么，还可以看到一些经典算法的实现例子展示。
这里的标题是 Introducing Triton: Open-source GPU programming for neural networks ，翻译就是《介绍 Triton：用于神经网络的开源 GPU 编程语言》。然后下面的一句话翻译过来是：我们发布了 Triton 1.0，这是一种开源的类 Python 编程语言，它使得没有 CUDA 经验的研究人员能够编写高效的 GPU 代码——大多数情况下，其效能与专家所能编写的代码相当。这里指出了triton的目的，就是让编写cuda kernrl变得更简单。接下来就逐步看一下介绍里的具体内容，为了更加准确这里会截图对应的原文然后放上我的翻译或者理解。
这里的意思是Triton可以使得用户用较少的努力就写出一个达到硬件峰值性能的kernel，比如使用 Triton 可以编写 FP16 矩阵乘法的核函数，其性能能够匹配 cuBLAS，并且这个代码不超过25行。然后研究者已经用Triton开发了一些高效的实现，和功能相同的Torch实现相比，性能可以达到两倍提升。后面一段就是强调了使用CUDA来把一些原始的PyTorch实现写一个算子一般会更加高效，但是这个难度不小，并且目前已有工作也不能很好覆盖这种情况，所以OpenAI Triton诞生。
这里讲的是GPU编程的挑战，现代 GPU 的架构大致可以分为三个主要部分——DRAM、SRAM 和 ALU。在优化 CUDA 代码时，必须考虑到这些组件：
- 从 DRAM 的内存传输必须合并成大型事务，以利用现代内存接口的大总线宽度（内存合并访问）。
- 数据必须在重复使用前手动存储到 SRAM 中，并进行管理来最小化bank conflict。
- 计算必须仔细地进行划分和调度，不仅是在流式多处理器（SMs）之间，还包括在其内部，以促进指令/线程级并行性，并利用专用的 ALU（例如，Tensor Cores）。
考虑所有这些因素可能对于拥有多年经验的资深 CUDA 程序员来说都是一个挑战。Triton 的目的是完全自动化这些优化，以便开发者能够更好地专注于他们并行代码的高层逻辑。Triton 旨在广泛适用，因此不会自动在流式多处理器（SMs）之间调度工作——留下一些重要的算法考虑（例如，tiling，跨 SM 同步）由开发者自行决定。
然后给了一个表格展示cuda的编译器和triton的区别。
在所有可用的领域特定语言和即时编译器中，Triton可能和Numba最相似：kernel被定义为一个装饰过的函数，并以不同的 program_id 并行启动在所谓的网格实例上。然而，正如下面的代码片段所示，相似之处仅此而已：Triton 通过对块上的操作来暴露实例内部的并行性——这些小数组的尺寸是二的幂次方——而不是单指令多线程（SIMT）执行模型。这样做，Triton 有效地抽象出了所有与 CUDA 线程块内部并发相关的问题（例如，内存合并、共享内存同步/冲突、Tensor Cores调度）。
虽然这对于尴尬的并行（比如elementwise）计算可能不是特别有帮助，但它可以极大地简化更复杂的 GPU 程序的开发。以融合 softmax kernel（下面）为例，在这种情况下，每个实例标准化给定输入张量
X
∈
R
M
×
N
X∈R^{M\times N}
X∈RM×N 的不同行。标准 CUDA 实现这种并行策略可能写起来挑战性较大，需要在每一行进行显示同步，因为每一行会减掉同一个值。使用 Triton，大部分这种复杂性都不复存在，其中每个核心实例加载感兴趣的行，并使用类似 NumPy 的原语按顺序对其进行标准化。
注意，Triton 的即时编译器将 X 和 Y 视为指针而不是张量；我们认为保留对内存访问的低级控制对于处理更复杂的数据结构（例如，块稀疏张量）是重要的。重要的是，这种特定的 softmax 实现在整个标准化过程中将 X 的行保留在 SRAM 中，这在适用时最大化了数据重用（约 <32K 列）。这与 PyTorch 的内部 CUDA 代码不同，后者使用临时内存使其更具通用性，但显著更慢（如下所示）。这里的关键不是 Triton 本质上更好，而是它简化了专用kernel的开发，这些内核可能比在通用库中找到的内核快得多。
Torch（v1.9）JIT编译器的较低性能凸显了从高级张量操作序列自动生成 CUDA 代码的难度。
这里是说Triton大概只需要25行Python代码就可以实现一个接近峰值的矩阵乘法。（后面有专门的一大节讲这个代码的原理）代码如下：
@triton.jit
def matmul(A, B, C, M, N, K, stride_am, stride_ak,
stride_bk, stride_bn, stride_cm, stride_cn,
**META):
# extract metaparameters
BLOCK_M, GROUP_M = META['BLOCK_M'], META['GROUP_M']
BLOCK_N = META['BLOCK_N']
BLOCK_K = META['BLOCK_K']
# programs are grouped together to improve L2 hit rate
_pid_m = tl.program_id(0)
_pid_n = tl.program_id(1)
pid_m = _pid_m // GROUP_M
pid_n = (_pid_n * GROUP_M) + (_pid_m % GROUP_M)
# rm (resp. rn) denotes a range of indices
# for rows (resp. col) of C
rm = pid_m * BLOCK_M + tl.arange(0, BLOCK_M)
rn = pid_n * BLOCK_N + tl.arange(0, BLOCK_N)
# rk denotes a range of indices for columns
# (resp. rows) of A (resp. B)
rk = tl.arange(0, BLOCK_K)
# the memory addresses of elements in the first block of
# A and B can be computed using numpy-style broadcasting
A = A + (rm[:, None] * stride_am + rk[None, :] * stride_ak)
B = B + (rk [:, None] * stride_bk + rn[None, :] * stride_bn)
# initialize and iteratively update accumulator
acc = tl.zeros((BLOCK_M, BLOCK_N), dtype=tl.float32)
for k in range(K, 0, -BLOCK_K):
a = tl.load(A)
b = tl.load(B)
# block level matrix multiplication
acc += tl.dot(a, b)
# increment pointers so that the next blocks of A and B
# are loaded during the next iteration
A += BLOCK_K * stride_ak
B += BLOCK_K * stride_bk
# fuse leaky ReLU if desired
# acc = tl.where(acc >= 0, acc, alpha * acc)
# write back result
C = C + (rm[:, None] * stride_cm + rn[None, :] * stride_cn)
mask = (rm[:, None] < M) & (rn[None, :] < N)
tl.store(C, acc, mask=mask)
手写矩阵乘法kernel的一个重要优势是，它们可以根据需要定制，以适应输入（例如，切片）和输出（例如，LeakyReLU）的融合转换。如果没有像 Triton 这样的系统，没有出色的 GPU 编程专长的开发者将无法进行矩阵乘法内核的定制修改。
这里是说Triton 的良好性能源于一个以 Triton-IR 为中心的模块化系统架构，Triton-IR 是一个基于 LLVM 的中间表示，在这个系统中，多维值块（这个是MLIR的概念）是一等公民。
GPT
@triton.jit 装饰器的工作原理是遍历提供的 Python 函数的抽象语法树（AST），以便使用常见的 SSA 构建算法即时生成 Triton-IR。然后，编译器后端会简化、优化并自动并行化所产生的 IR 代码，再将其转换为高质量的 LLVM-IR —— 最终生成 PTX —— 以在近期的 NVIDIA GPU 上执行。目前不支持 CPU 和 AMD GPU，但我们欢迎社区贡献，旨在解决这一限制。
我们发现，通过 Triton-IR 使用块级别程序表示，使我们的编译器能够自动执行各种重要的程序优化。例如，可以通过观察计算密集型块级操作（例如，tl.dot）的操作数，自动将数据暂存到共享内存中，并使用标准的活性分析技术进行分配和同步。
另一方面，如下所示，Triton 程序可以高效且自动地并行化，既可以（1）通过并发执行不同的kernel实例在流式多处理器（SMs）间并行，也可以（2）通过分析每个块级操作的迭代空间，并在不同的 SIMD 单元间适当分配，从而在 SMs 内部并行。
0x2. 教程1 Vector Addition阅读
意思是这一节教程会介绍Triton编程模型定义kernel的基本写法，此外也会介绍一下怎么实现一个良好的benchmark测试。下面来看计算kernel实现，我把注释改成中文了：
import torch
import triton
import triton.language as tl
@triton.jit
def add_kernel(x_ptr, # *指针*，指向第一个输入向量。
y_ptr, # *指针*，指向第二个输入向量。
output_ptr, # *指针*，指向输出向量。
n_elements, # 向量的大小。
BLOCK_SIZE: tl.constexpr, # 每个程序应处理的元素数量。
# 注意：`constexpr`这样可以被用作形状值。
):
# 这里有多个“程序”处理不同的数据。我们在这里识别我们是哪一个程序：
pid = tl.program_id(axis=0) # 我们使用一维启动网格，所以轴是0。
# 该程序将处理从初始数据偏移的输入。
# 例如，如果你有一个长度为256的向量和块大小为64，那么程序
# 将分别访问元素[0:64, 64:128, 128:192, 192:256]。
# 注意偏移量是一个指针列表：
block_start = pid * BLOCK_SIZE
offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
# 创建一个掩码以防止内存操作越界访问。
mask = offsets < n_elements
# 从DRAM加载x和y，屏蔽任何额外的元素以防输入不是块大小的倍数。
x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask)
y = tl.load(y_ptr + offsets, mask=mask)
output = x + y
# 将x + y写回DRAM。
tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask)
这里还声明了一个辅助函数来（1）分配z张量，（2）使用适当的网格/块大小排队上面的kernel：
def add(x: torch.Tensor, y: torch.Tensor):
# 我们需要预分配输出。
output = torch.empty_like(x)
assert x.is_cuda and y.is_cuda and output.is_cuda
n_elements = output.numel()
# SPMD启动网格表示并行运行的kernel实例的数量。
# 它类似于CUDA启动网格。它可以是Tuple[int]，也可以是Callable(metaparameters) -> Tuple[int]。
# 在这种情况下，我们使用一个1D网格，其大小是块的数量：
grid = lambda meta: (triton.cdiv(n_elements, meta['BLOCK_SIZE']), )
# 注意：
# - 每个torch.tensor对象都隐式地转换为指向其第一个元素的指针。
# - 使用`triton.jit`装饰的函数可以用一个启动网格索引来获得可调用的GPU内核。
# - 不要忘记将元参数作为关键字参数传递。
add_kernel[grid](x, y, output, n_elements, BLOCK_SIZE=1024)
# 我们返回一个指向z的句柄，但是因为`torch.cuda.synchronize()`还没有被调用，所以这时kernel仍然
# 在异步运行。
return output
我们现在可以使用上面定义的函数来计算两个torch.tensor对象的逐元素求和，并测试其正确性：
torch.manual_seed(0)
size = 98432
x = torch.rand(size, device='cuda')
y = torch.rand(size, device='cuda')
output_torch = x + y
output_triton = add(x, y)
print(output_torch)
print(output_triton)
print(f'The maximum difference between torch and triton is '
f'{torch.max(torch.abs(output_torch - output_triton))}')
输出：
tensor([1.3713, 1.3076, 0.4940, ..., 0.6724, 1.2141, 0.9733], device='cuda:0')
tensor([1.3713, 1.3076, 0.4940, ..., 0.6724, 1.2141, 0.9733], device='cuda:0')
The maximum difference between torch and triton is 0.0
我们可以对不同大小的向量进行自定义操作的性能基准测试，以了解它相对于PyTorch的表现如何。为了简化操作，Triton提供了一系列内置工具，使我们能够简洁地绘制出自定义操作在不同问题规模下的性能图表。
@triton.testing.perf_report(
triton.testing.Benchmark(
x_names=['size'], # 用作绘图x轴的参数名。
x_vals=[2**i for i in range(12, 28, 1)], # `x_name`的不同可能值。
x_log=True, # x轴是对数的。
line_arg='provider', # 其值对应于图中不同线条的参数名。
line_vals=['triton', 'torch'], # `line_arg`的可能值。
line_names=['Triton', 'Torch'], # 线条的标签名称。
styles=[('blue', '-'), ('green', '-')], # 线条样式。
ylabel='GB/s', # y轴的标签名称。
plot_name='vector-add-performance', # 绘图的名称。也用作保存绘图的文件名。
args={}, # 不在`x_names`和`y_name`中的函数参数的值。
))
def benchmark(size, provider):
x = torch.rand(size, device='cuda', dtype=torch.float32)
y = torch.rand(size, device='cuda', dtype=torch.float32)
quantiles = [0.5, 0.2, 0.8]
if provider == 'torch':
ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: x + y, quantiles=quantiles)
if provider == 'triton':
ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: add(x, y), quantiles=quantiles)
gbps = lambda ms: 12 * size / ms * 1e-6
return gbps(ms), gbps(max_ms), gbps(min_ms)
gbps = lambda ms: 12 * size / ms * 1e-6这里的12表示的是数据读写的bit，因为有x和y以及z的存在，所以是3*4=12bit。现在可以运行上面的装饰函数了。传递 print_data=True 参数来查看性能数据，传递 show_plots=True 参数来绘制图表，和/或传递 save_path=‘/path/to/results/’ 参数来将它们连同原始CSV数据一起保存到磁盘上：
benchmark.run(print_data=True, show_plots=True)
可以看到，对于elementwise任务，Triton的性能几乎和PyTorch持平，但是Triton写起来很简单。
0x3. 教程2 Fused Softmax阅读
在这个教程中，我们将编写一个融合的softmax操作，这个操作对于特定类型的矩阵来说比PyTorch的原生操作要快得多：那些行的大小可以放入GPU的SRAM中的矩阵。
通过这样做，我们将学习到：
- kernel融合对于带宽受限操作的好处。
- Triton中的reduce操作符。
动机
自定义GPU kernel用于逐元素加法在教育上是有价值的，但在实际应用中可能作用有限。让我们考虑一个简单的（数值稳定的）softmax操作的情况：
import torch
import triton
import triton.language as tl
@torch.jit.script
def naive_softmax(x):
"""使用原生pytorch计算X的逐行softmax
我们减去最大元素是为了避免溢出。Softmax对这种偏移是不变的。
"""
# 读取 MN 个元素；写入 M 个元素
x_max = x.max(dim=1)[0]
# 读取 MN + M 个元素；写入 MN 个元素
z = x - x_max[:, None]
# 读取 MN 个元素；写入 MN 个元素
numerator = torch.exp(z)
# 读取 MN 个元素；写入 M 个元素
denominator = numerator.sum(dim=1)
# 读取 MN + M 个元素；写入 MN 个元素
ret = numerator / denominator[:, None]
# 总计：读取 5MN + 2M 个元素；写入 3MN + 2M 个元素
return ret
对于PyTorch的naive实现，对于
x
∈
R
M
×
N
x\in R^{M\times N}
x∈RM×N需要从DRAM读
5
M
N
+
2
M
5MN+2M
5MN+2M个元素，并且写回
3
M
N
+
2
M
3MN+2M
3MN+2M个元素。显然是浪费的；我们更希望有一个自定义的“融合” kernel，它只读取X一次，并在片上完成所有必要的计算。这样做将只需要读取和写回
M
N
MN
MN个元素，因此我们可以预期理论上的加速约为4倍（即）。torch.jit.script 标志旨在自动执行这种“kernel fusion，但正如我们稍后将看到的，效果比较差。
计算kernel
我们的softmax kernel的工作方式如下：每个程序加载输入矩阵X的一行，对其进行归一化处理，然后将结果写回到输出Y中。需要注意的是，Triton的一个重要限制是每个块必须包含2的幂次方个元素，因此如果我们想处理任何可能的输入形状，我们需要在内部对每行进行“pad”以及对内存访问操作进行保护（也就是防止越界）：
@triton.jit
def softmax_kernel(output_ptr, input_ptr, input_row_stride, output_row_stride, n_cols, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
# softmax的各行是独立的，所以我们在这些行上进行并行处理
row_idx = tl.program_id(0)
# 步长代表我们需要增加多少指针来前进1行
row_start_ptr = input_ptr + row_idx * input_row_stride
# 块大小是大于n_cols的下一个2的幂次，因此我们可以将每一行放入单个块中
col_offsets = tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
input_ptrs = row_start_ptr + col_offsets
# 将行加载到SRAM中，使用掩码因为BLOCK_SIZE可能大于n_cols
row = tl.load(input_ptrs, mask=col_offsets < n_cols, other=-float('inf'))
# 减去最大值以实现数值稳定性
row_minus_max = row - tl.max(row, axis=0)
# 注意在Triton中指数运算快但是近似的（即，类似于CUDA中的__expf）
numerator = tl.exp(row_minus_max)
denominator = tl.sum(numerator, axis=0)
softmax_output = numerator / denominator
# 将输出写回DRAM
output_row_start_ptr = output_ptr + row_idx * output_row_stride
output_ptrs = output_row_start_ptr + col_offsets
tl.store(output_ptrs, softmax_output, mask=col_offsets < n_cols)
解析来创建一个辅助函数，该函数为任何给定的输入张量排队执行kernel并且设置了启动参数。
def softmax(x):
n_rows, n_cols = x.shape
# 块大小是大于`x`中列数的最小2的幂
BLOCK_SIZE = triton.next_power_of_2(n_cols)
# 我们可以使用的另一个技巧是要求编译器通过增加每行分布的warp数（`num_warps`）来使用更多的线程。
# 在下一个教程中，你将看到如何以更自然的方式自动调整这个值，这样你就不必自己想出手动启发式方法。
num_warps = 4
if BLOCK_SIZE >= 2048:
num_warps = 8
if BLOCK_SIZE >= 4096:
num_warps = 16
# 分配输出
y = torch.empty_like(x)
# 排队执行内核。一维启动网格很简单：我们有每行一个内核实例
# 输入矩阵
softmax_kernel[(n_rows, )](
y,
x,
x.stride(0),
y.stride(0),
n_cols,
num_warps=num_warps,
BLOCK_SIZE=BLOCK_SIZE,
)
return y
这里是验证Triton实现的fuse softmax和PyTorch的naive实现等价，显然他们是等价的。
BenchMark
这里设定矩阵的行数为固定的4096来做benchmark。
@triton.testing.perf_report(
triton.testing.Benchmark(
x_names=['N'], # 用作绘图x轴的参数名
x_vals=[128 * i for i in range(2, 100)], # `x_name`的不同可能值
line_arg='provider', # 其值对应于图中不同线条的参数名
line_vals=[
'triton',
'torch-native',
'torch-jit',
], # `line_arg`的可能值
line_names=[
"Triton",
"Torch (原生)",
"Torch (jit)",
], # 线条的标签名称
styles=[('blue', '-'), ('green', '-'), ('green', '--')], # 线条样式
ylabel="GB/s", # y轴的标签名称
plot_name="softmax-performance", # 绘图的名称。也用作保存绘图的文件名。
args={'M': 4096}, # 不在`x_names`和`y_name`中的函数参数的值
))
def benchmark(M, N, provider):
x = torch.randn(M, N, device='cuda', dtype=torch.float32)
quantiles = [0.5, 0.2, 0.8]
if provider == 'torch-native':
ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: torch.softmax(x, axis=-1), quantiles=quantiles)
if provider == 'triton':
ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: softmax(x), quantiles=quantiles)
if provider == 'torch-jit':
ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: naive_softmax(x), quantiles=quantiles)
gbps = lambda ms: 2 * x.nelement() * x.element_size() * 1e-9 / (ms * 1e-3)
return gbps(ms), gbps(max_ms), gbps(min_ms)
benchmark.run(show_plots=True, print_data=True)
这里提到虽然Triton实现的softmax性能更好并且易于理解和维护，但PyTorch的torch.softmax则更加通用。
0x4. 教程3 Matrix Multiply阅读
首先教程指出这里就是要写一个Block级别的矩阵乘法，然后这里会涉及到多维度的指针操作，程序重排以更好的命中l2 cache以及自动调优。
动机
矩阵乘法是大多数现代高性能计算系统的关键构建块。它们众所周知难以优化，因此它们的实现通常由硬件供应商自己作为所谓的“内核库”（例如，cuBLAS）的一部分来完成。不幸的是，这些库通常是专有的，无法轻易地定制以适应现代深度学习工作负载的需求（例如，融合激活函数）。在这个教程中，你将学习如何使用Triton自己实现高效的矩阵乘法，这种方法易于定制和扩展。
大致来说，我们将要编写的内核将实现以下块级算法来乘以一个 (M, K) 矩阵和一个 (K, N) 矩阵：
# Do in parallel
for m in range(0, M, BLOCK_SIZE_M):
# Do in parallel
for n in range(0, N, BLOCK_SIZE_N):
acc = zeros((BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N), dtype=float32)
for k in range(0, K, BLOCK_SIZE_K):
a = A[m : m+BLOCK_SIZE_M, k : k+BLOCK_SIZE_K]
b = B[k : k+BLOCK_SIZE_K, n : n+BLOCK_SIZE_N]
acc += dot(a, b)
C[m : m+BLOCK_SIZE_M, n : n+BLOCK_SIZE_N] = acc
其中，双重嵌套的for循环的每次迭代都由一个专用的Triton program实例执行。
计算kernel
上述算法实际上在Triton中相当容易实现。主要的难点来自于在内循环中计算必须读取A和B块的内存位置。为此，我们需要多维指针运算。
指针运算
对于一个2D Tensor X，X[i, j]的内存位置为&X[i, j] = X + i*stride_xi + j*stride_xj。因此，对于A[m : m+BLOCK_SIZE_M, k:k+BLOCK_SIZE_K]和B[k : k+BLOCK_SIZE_K, n : n+BLOCK_SIZE_N]的块指针可以用下面的伪代码定义：
&A[m : m+BLOCK_SIZE_M, k:k+BLOCK_SIZE_K] = a_ptr + (m : m+BLOCK_SIZE_M)[:, None]*A.stride(0) + (k : k+BLOCK_SIZE_K)[None, :]*A.stride(1);
&B[k : k+BLOCK_SIZE_K, n:n+BLOCK_SIZE_N] = b_ptr + (k : k+BLOCK_SIZE_K)[:, None]*B.stride(0) + (n : n+BLOCK_SIZE_N)[None, :]*B.stride(1);
这意味着A和B块的指针可以在Triton中初始化，比如 k=0 如下代码所示。另外注意，我们需要一个额外的模运算来处理M不是BLOCK_SIZE_M的倍数或N不是BLOCK_SIZE_N的倍数的情况，在这种情况下，我们可以用一些无用的值填充数据，这些值不会对结果产生影响。对于K维度，我们稍后将使用掩码加载语义来处理。
offs_am = (pid_m * BLOCK_SIZE_M + tl.arange(0, BLOCK_SIZE_M)) % M
offs_bn = (pid_n * BLOCK_SIZE_N + tl.arange(0, BLOCK_SIZE_N)) % N
offs_k = tl.arange(0, BLOCK_SIZE_K)
a_ptrs = a_ptr + (offs_am[:, None]*stride_am + offs_k [None, :]*stride_ak)
b_ptrs = b_ptr + (offs_k [:, None]*stride_bk + offs_bn[None, :]*stride_bn)
然后在内循环中按如下方式更新：
a_ptrs += BLOCK_SIZE_K * stride_ak;
b_ptrs += BLOCK_SIZE_K * stride_bk;
如上所述，每个program实例计算一个 [BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N] 大小的C矩阵块。重要的是要记住，这些块的计算顺序是很重要的，因为它会影响我们程序的L2缓存命中率，不幸的是，一个简单的行优先顺序是不够的。
pid = triton.program_id(0);
grid_m = (M + BLOCK_SIZE_M - 1) // BLOCK_SIZE_M;
grid_n = (N + BLOCK_SIZE_N - 1) // BLOCK_SIZE_N;
pid_m = pid / grid_n;
pid_n = pid % grid_n;
L2 Cache优化
如上所述，每个程序实例计算一个 [BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N] 大小的C矩阵块。重要的是要记住，这些块的计算顺序很重要，因为它会影响我们程序的L2缓存命中率，不幸的是，一个简单的行主序排序是不够的。
一个可能的解决方案是以一种促进数据重用的顺序启动块。这可以通过在切换到下一列之前将块在GROUP_M行的super group中分组来实现：
# 程序ID
pid = tl.program_id(axis=0)
# 沿M轴的程序ID数量
num_pid_m = tl.cdiv(M, BLOCK_SIZE_M)
# 沿N轴的程序ID数量
num_pid_n = tl.cdiv(N, BLOCK_SIZE_N)
# 组中的程序数量
num_pid_in_group = GROUP_SIZE_M * num_pid_n
# 该程序所在组的ID
group_id = pid // num_pid_in_group
# 组中第一个程序的行ID
first_pid_m = group_id * GROUP_SIZE_M
# 如果`num_pid_m`不能被`GROUP_SIZE_M`整除，最后一个组更小
group_size_m = min(num_pid_m - first_pid_m, GROUP_SIZE_M)
# *在组内*，程序按列主序排列
# 程序在*启动网格*中的行ID
pid_m = first_pid_m + (pid % group_size_m)
# 程序在*启动网格*中的列ID
pid_n = (pid % num_pid_in_group) // group_size_m
例如，在下面的矩阵乘法中，每个矩阵由9个块乘以9个块组成，我们可以看到，如果我们按行主序计算输出，我们需要将90个块加载到SRAM中以计算前9个输出块，但如果我们按grouped ordering进行计算，我们只需要加载54个块。
在实际应用中，这可以在某些硬件架构上提高我们矩阵乘法内核的性能超过10%（例如，在A100上从220提升到245 TFLOPS）。
L2 Cache优化原理补充讲解
上面的group oredering的访问代码比较难理解，这里来更详细的解析一下。
以上面的图来讲解，这里的A，B矩阵大小都是
9
×
9
9\times 9
9×9，也即
M
，
N
，
K
M，N，K
M，N，K都是9。然后这里每次要计算的小块大小为BLOCK_SIZE_M x BLOCK_SIZE_M，对于Row-major odreding来说，BLOCK_SIZE_M为1，BLOCK_SIZE_N为9，而对于Grouped ordering来说，BLOCK_SIZE_M=BLOCK_SIZE_N=3。所以：
# 程序ID
pid = tl.program_id(axis=0)
# 沿M轴的程序ID数量
num_pid_m = tl.cdiv(M, BLOCK_SIZE_M)
# 沿N轴的程序ID数量
num_pid_n = tl.cdiv(N, BLOCK_SIZE_N)
这里的num_pid_m和num_pid_n就是求分别要在M和N方向循环多少次。
然后上面图中的黑色数字其实就可以理解为program id，我们可以看到program id增加的方向其实就代表了遍历的ordering，对于row major来说就是在行方向上顺序遍历，而对于group ordering来说就是按照一个BLOCK_SIZE_M*BLOCK_SIZE_N这么大的一个小组来遍历。其实这段代码就是完成group ordering的遍历：
num_pid_in_group = GROUP_SIZE_M * num_pid_n
group_id = pid // num_pid_in_group
first_pid_m = group_id * GROUP_SIZE_M
group_size_m = min(num_pid_m - first_pid_m, GROUP_SIZE_M)
pid_m = first_pid_m + (pid % group_size_m)
pid_n = (pid % num_pid_in_group) // group_size_m
以上面图来看，num_pid_m=3，num_pid_n=3，num_pid_in_group=group_id * GROUP_SIZE_M=9*3=27，也就是下面的红色框里面的program个数，从名字也可以看出来这个红色框划分的区域也是一个group。
group_id 就表示当前的这次 “循环”, 是在第几个红色框里，以program 0为例，这里为group_id = pid // num_pid_in_group=0//27=0。而first_pid_m 代表当前 group 中的第一个黄色program在全局的M维度上是第几个program ，这里为first_pid_m = group_id * GROUP_SIZE_M=0，group_size_m = min(num_pid_m - first_pid_m, GROUP_SIZE_M)这里是考虑到最后一个group可能占不满数据（存在padding），所以就做一个截断处理。
pid_m = first_pid_m + (pid % group_size_m)
pid_n = (pid % num_pid_in_group) // group_size_m
这两行代码计算当前的program处理的黄色小块坐标（[pid_m, pid_n]），pid_m这行是在行方向上移动，pid_n这行则是保证在上面的红色框里面一定是一列一列来访问的。
作为对比，在Row-major的方法中，访问方式应该是这样的：
pid_m = pid // num_pid_n
pid_n = pid % num_pid_n
计算最后的结果
有了上面的铺垫，我们就可以计算最终的结果了，下面的代码展示了完整的Triton 矩阵乘法kernel实现。
# 使用`triton.jit`装饰的函数可以通过`triton.autotune`装饰器进行自动调优，该装饰器包括：
# - 一系列定义不同配置的`triton.Config`对象，
# 这些配置涉及元参数（例如`BLOCK_SIZE_M`）和编译选项（例如`num_warps`）的不同设置
# - 一个自动调优*关键字*，其值的变化将触发对所有
# 提供的配置的评估
@triton.autotune(
configs=[
# 每个Config定义了一组特定的配置参数和编译选项
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 128, 'BLOCK_SIZE_N': 256, 'BLOCK_SIZE_K': 64, 'GROUP_SIZE_M': 8}, num_stages=3,
num_warps=8),
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 64, 'BLOCK_SIZE_N': 256, 'BLOCK_SIZE_K': 32, 'GROUP_SIZE_M': 8}, num_stages=4,
num_warps=4),
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 128, 'BLOCK_SIZE_N': 128, 'BLOCK_SIZE_K': 32, 'GROUP_SIZE_M': 8}, num_stages=4,
num_warps=4),
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 128, 'BLOCK_SIZE_N': 64, 'BLOCK_SIZE_K': 32, 'GROUP_SIZE_M': 8}, num_stages=4,
num_warps=4),
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 64, 'BLOCK_SIZE_N': 128, 'BLOCK_SIZE_K': 32, 'GROUP_SIZE_M': 8}, num_stages=4,
num_warps=4),
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 128, 'BLOCK_SIZE_N': 32, 'BLOCK_SIZE_K': 32, 'GROUP_SIZE_M': 8}, num_stages=4,
num_warps=4),
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 64, 'BLOCK_SIZE_N': 32, 'BLOCK_SIZE_K': 32, 'GROUP_SIZE_M': 8}, num_stages=5,
num_warps=2),
triton.Config({'BLOCK_SIZE_M': 32, 'BLOCK_SIZE_N': 64, 'BLOCK_SIZE_K': 32, 'GROUP_SIZE_M': 8}, num_stages=5,
num_warps=2),
],
key=['M', 'N', 'K'], # 自动调优关键字
)
@triton.jit
def matmul_kernel(
# 指向矩阵的指针
a_ptr, b_ptr, c_ptr,
# 矩阵维度
M, N, K,
# 步长变量表示在特定维度上移动1个元素时指针增加的量。
# 例如`stride_am`是将`a_ptr`增加多少以获取下一行的元素（A有M行）。
stride_am, stride_ak, # A矩阵的步长
stride_bk, stride_bn, # B矩阵的步长
stride_cm, stride_cn,# C矩阵的步长
# 元参数
BLOCK_SIZE_M: tl.constexpr, BLOCK_SIZE_N: tl.constexpr, BLOCK_SIZE_K: tl.constexpr, #
GROUP_SIZE_M: tl.constexpr, #
ACTIVATION: tl.constexpr # 激活函数
):
"""用于计算矩阵乘法C = A x B的内核。
A的形状为(M, K)，B的形状为(K, N)，C的形状为(M, N)。
"""
# -----------------------------------------------------------
# 将程序ID `pid`映射到它应该计算的C矩阵的块。
# 这是以grouped ordering完成的，以促进L2数据重用。
# 详细解释看一节
pid = tl.program_id(axis=0)
num_pid_m = tl.cdiv(M, BLOCK_SIZE_M)
num_pid_n = tl.cdiv(N, BLOCK_SIZE_N)
num_pid_in_group = GROUP_SIZE_M * num_pid_n
group_id = pid // num_pid_in_group
first_pid_m = group_id * GROUP_SIZE_M
group_size_m = min(num_pid_m - first_pid_m, GROUP_SIZE_M)
pid_m = first_pid_m + (pid % group_size_m)
pid_n = (pid % num_pid_in_group) // group_size_m
# ----------------------------------------------------------
# 为A和B的第一个块创建指针。
# 我们将在K方向移动时推进这个指针并累加
# `a_ptrs`是[BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_K]块的指针
# `b_ptrs`是[BLOCK_SIZE_K, BLOCK_SIZE_N]块的指针
# 有关详细信息，请参阅上方“指针算术”部分
offs_am = (pid_m * BLOCK_SIZE_M + tl.arange(0, BLOCK_SIZE_M)) % M
offs_bn = (pid_n * BLOCK_SIZE_N + tl.arange(0, BLOCK_SIZE_N)) % N
offs_k = tl.arange(0, BLOCK_SIZE_K)
a_ptrs = a_ptr + (offs_am[:, None] * stride_am + offs_k[None, :] * stride_ak)
b_ptrs = b_ptr + (offs_k[:, None] * stride_bk + offs_bn[None, :] * stride_bn)
# -----------------------------------------------------------
# 迭代以计算C矩阵的一个块。
# 我们将累加到一个`[BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N]`块
# 的fp32值以获得更高的精度。
# `accumulator`在循环后会转换回fp16。
accumulator = tl.zeros((BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N), dtype=tl.float32)
for k in range(0, tl.cdiv(K, BLOCK_SIZE_K)):
# Load the next block of A and B, generate a mask by checking the K dimension.
# If it is out of bounds, set it to 0.
a = tl.load(a_ptrs, mask=offs_k[None, :] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0)
b = tl.load(b_ptrs, mask=offs_k[:, None] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0)
# We accumulate along the K dimension.
accumulator += tl.dot(a, b)
# Advance the ptrs to the next K block.
a_ptrs += BLOCK_SIZE_K * stride_ak
b_ptrs += BLOCK_SIZE_K * stride_bk
# 当累加器仍然是FP32时，可以融合任意激活函数
if ACTIVATION == "leaky_relu":
accumulator = leaky_relu(accumulator)
c = accumulator.to(tl.float16)
# -----------------------------------------------------------
# 使用掩码将输出矩阵C的块写回。
offs_cm = pid_m * BLOCK_SIZE_M + tl.arange(0, BLOCK_SIZE_M)
offs_cn = pid_n * BLOCK_SIZE_N + tl.arange(0, BLOCK_SIZE_N)
c_ptrs = c_ptr + stride_cm * offs_cm[:, None] + stride_cn * offs_cn[None, :]
c_mask = (offs_cm[:, None] < M) & (offs_cn[None, :] < N)
tl.store(c_ptrs, c, mask=c_mask)
# 我们可以通过将其作为`ACTIVATION`元参数提供给`_matmul`来融合`leaky_relu`。
@triton.jit
def leaky_relu(x):
x = x + 1
return tl.where(x >= 0, x, 0.01 * x)
我们现在可以创建一个方便的封装函数，它只需要两个输入张量，并且会：（1）检查任何形状约束；（2）分配输出；（3）启动上述kernel。
def matmul(a, b, activation=""):
# Check constraints.
assert a.shape[1] == b.shape[0], "Incompatible dimensions"
assert a.is_contiguous(), "Matrix A must be contiguous"
assert b.is_contiguous(), "Matrix B must be contiguous"
M, K = a.shape
K, N = b.shape
# Allocates output.
c = torch.empty((M, N), device=a.device, dtype=a.dtype)
# 1D launch kernel where each block gets its own program.
grid = lambda META: (triton.cdiv(M, META['BLOCK_SIZE_M']) * triton.cdiv(N, META['BLOCK_SIZE_N']), )
matmul_kernel[grid](
a, b, c, #
M, N, K, #
a.stride(0), a.stride(1), #
b.stride(0), b.stride(1), #
c.stride(0), c.stride(1), #
ACTIVATION=activation #
)
return c
计算过程的补充说明
上面的《L2 Cache优化原理补充讲解》这一节明确了kernel的group ordering的访问方式以及实现，现在来看对于当前的program实例具体是怎么计算的。现在以计算C中的第一个Block的(0, 0)为例子，它需要从A和B分别加载9个黄色的小块数据相乘并累加最后得到C中的(0, 0)位置结果。如下图所示：
下面的代码先把program实例当前要处理A和B的第一个Block加载上来：
# ----------------------------------------------------------
# 为A和B的第一个块创建指针。
# 我们将在K方向移动时推进这个指针并累加
# `a_ptrs`是[BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_K]块的指针
# `b_ptrs`是[BLOCK_SIZE_K, BLOCK_SIZE_N]块的指针
# 有关详细信息，请参阅上方“指针算术”部分
offs_am = (pid_m * BLOCK_SIZE_M + tl.arange(0, BLOCK_SIZE_M)) % M
offs_bn = (pid_n * BLOCK_SIZE_N + tl.arange(0, BLOCK_SIZE_N)) % N
offs_k = tl.arange(0, BLOCK_SIZE_K)
a_ptrs = a_ptr + (offs_am[:, None] * stride_am + offs_k[None, :] * stride_ak)
b_ptrs = b_ptr + (offs_k[:, None] * stride_bk + offs_bn[None, :] * stride_bn)
这里的a_ptr 是整个 A 矩阵第一个元素的地址，offs_am和offs_bn表示当前的program id在M维度和K维度的坐标，这个坐标是一个list，用tl.arange(0, BLOCK_SIZE_K)来获取。
得到 M 维度 和 K 维度的坐标后, 就可以让它们各自和 M 维度 和 K 维度的 stride 相乘, 然后和 a_ptr 相加, 就可以得到 A 矩阵 9 个 block 中第一个 block 中每个元素的地址了。 b_ptr也是同理。
最后一部分就是累加了，这里会在K维度上进行累加，每次计算输出的一个块。
# 迭代以计算C矩阵的一个块。
# 我们将累加到一个`[BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N]`块
# 的fp32值以获得更高的精度。
# `accumulator`在循环后会转换回fp16。
accumulator = tl.zeros((BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N), dtype=tl.float32)
for k in range(0, tl.cdiv(K, BLOCK_SIZE_K)):
# Load the next block of A and B, generate a mask by checking the K dimension.
# If it is out of bounds, set it to 0.
a = tl.load(a_ptrs, mask=offs_k[None, :] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0)
b = tl.load(b_ptrs, mask=offs_k[:, None] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0)
# We accumulate along the K dimension.
accumulator += tl.dot(a, b)
# Advance the ptrs to the next K block.
a_ptrs += BLOCK_SIZE_K * stride_ak
b_ptrs += BLOCK_SIZE_K * stride_bk
这行代码a = tl.load(a_ptrs, mask=offs_k[None, :] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0)考虑到 K 可能不能被 BLOCK_SIZE_K 整除, 到每一行最后一个 block 的时候, 实际大小是不足 BLOCK_SIZE_K 的，所以需要把超出的那部分元素mask掉。
最后这部分代码是把当前的算子和LeakyReLU激活函数进行融合：
# 当累加器仍然是FP32时，可以融合任意激活函数
if ACTIVATION == "leaky_relu":
accumulator = leaky_relu(accumulator)
c = accumulator.to(tl.float16)
单元测试
Benchmark
这里使用一个方阵来对比Triton实现的matmul kernel和cublas的matmul kernel的性能。
@triton.testing.perf_report(
triton.testing.Benchmark(
x_names=['M', 'N', 'K'], # 用作图表x轴的参数名
x_vals=[128 * i for i in range(2, 33)], # `x_name`的不同可能值
line_arg='provider', # 其值对应于图表中不同线条的参数名
# `line_arg`的可能值
line_vals=['cublas', 'triton'],
# 线条的标签名称
line_names=["cuBLAS", "Triton"],
# 线条样式
styles=[('green', '-'), ('blue', '-')],
ylabel="TFLOPS", # y轴的标签名称
plot_name="matmul-performance", # 图表的名称，也用作保存图表的文件名。
args={}, # 其他参数
))
def benchmark(M, N, K, provider):
# 初始化张量
a = torch.randn((M, K), device='cuda', dtype=torch.float16)
b = torch.randn((K, N), device='cuda', dtype=torch.float16)
quantiles = [0.5, 0.2, 0.8] # 分位数
# 如果提供者是cublas
if provider == 'cublas':
ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: torch.matmul(a, b), quantiles=quantiles)
# 如果提供者是triton
if provider == 'triton':
ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: matmul(a, b), quantiles=quantiles)
# 性能计算函数
perf = lambda ms: 2 * M * N * K * 1e-12 / (ms * 1e-3)
return perf(ms), perf(max_ms), perf(min_ms)
# 运行基准测试，展示图表和打印数据
benchmark.run(show_plots=True, print_data=True)
可以看到基于Triton实现的矩阵乘kernel性能大体可以和高度优化的cuBlas持平。
0x5. 相关资料
这篇文章涉及到三个主题，向量加，Softmax以及矩阵乘法，所以有一些系统的资料，基本可以在这个README里面找到：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda 。另外参考了 https://www.zhihu.com/question/622685131 这个不错的教程。
以及
- 谈谈对OpenAI Triton的一些理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/613244988
- OpenAI Triton：25行代码实现cuBLAS GEMM 95%以上的性能：https://zhuanlan.zhihu.com/p/527937835
- OpenAI/Triton MLIR 第一章: Triton DSL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/628394465
线程级别的矩阵乘优化推荐这篇：
- CUDA（三）：通用矩阵乘法：从入门到熟练：https://zhuanlan.zhihu.com/p/657632577
0x6. 总结
这篇文章是学习笔记，没有太多总结的，不过如果你看到这里了可以重点关注一下Matmul这一节的个人理解，希望理解和讲清楚了。
开放原子开发者工作坊旨在鼓励更多人参与开源活动，与志同道合的开发者们相互交流开发经验、分享开发心得、获取前沿技术趋势。工作坊有多种形式的开发者活动，如meetup、训练营等，主打技术交流，干货满满，真诚地邀请各位开发者共同参与！
更多推荐
19
0- 0
已为社区贡献8条内容
所有评论(0)