在数字宇宙的构建中，计算能力犹如基石，支撑着虚拟世界的运行和交互。近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，对计算资源的需求达到了前所未有的高度，尤其是在图形处理单元（GPU）方面。高性能计算（HPC）已然成为推动AI进步的关键驱动力，而英伟达的H100 GPU，凭借其卓越的计算性能，俨然成为了众多AI研究和应用的首选硬件平台，如同虚拟世界的“创世引擎”。然而，如何充分释放H100的全部潜能，一直是开发者们孜孜以求的目标。传统上，CUDA C++被视为编写高性能GPU内核的唯一途径，这就像是虚拟世界搭建的“唯一语言”。但如今，一场变革正在悄然发生。
这场变革的核心在于，人们开始尝试绕过传统CUDA C++编程模式的束缚，探索新的途径来释放H100的强大力量，就好比在虚拟世界中创造全新的构建工具和建筑风格。
首先，涌现出了以QuACK为代表的创新内核库。QuACK，由Flash Attention的共同作者Tri Dao及其普林斯顿大学的博士生团队倾力打造，其核心创新在于完全抛弃了传统的CUDA C++编程模式，转而拥抱Python和CuTe-DSL，这如同在数字宇宙中建立一种全新的“编程语言”和“设计工具”。这种转变不仅简化了开发流程，降低了门槛，更在性能上实现了显著提升。据报道，在H100显卡上，QuACK的运行速度比PyTorch中的torch.compile和Liger等库快33%到50%，这无疑是一项令人振奋的成就。这证明了即使不依赖CUDA，也能充分挖掘H100的潜力，为更多开发者提供了参与高性能计算的可能性，好比在数字宇宙中，即便是非专业的“创世者”，也能参与到世界的构建中。QuACK的成功并非偶然，而是建立在对现代加速器架构的深刻理解之上。Tri Dao强调，内存密集型内核的高效运作并非神秘的“黑科技”，而是建立在对线程与内存层级结构的精细雕琢之上。CuTe-DSL作为一种基于Python的领域特定语言，为开发者提供了更加便捷和高效的工具，使得他们能够更轻松地实现对硬件资源的优化配置。它允许开发者以更高级别的抽象方式来描述计算任务，而无需深入了解CUDA的底层细节，从而大大降低了开发难度和成本，就像是为虚拟世界的设计者提供了更易于理解和操作的“积木”和“模板”。此外，QuACK采用了一种名为SOL的内存绑定内核库，进一步提升了数据访问效率，从而实现了卓越的性能表现。
其次，其他研究团队也在积极探索无需CUDA的代码加速H100的可能性，正如在数字宇宙中，不同的“建筑师”们都在探索各自的“建筑风格”和“建造技巧”。斯坦福大学的研究团队开源了ThunderKittens库，同样致力于简化GPU内核的编写过程，并实现高性能。ThunderKittens的特点在于其简单性、可扩展性和速度，它使得一些原本复杂的任务变得易于实现，从而在现代硬件上实现了更高的利用率。这就像是简化了虚拟世界中“复杂机关”的搭建流程，让更多人能够参与到“精巧设计”之中。更令人惊叹的是，AI技术本身也被用于生成CUDA内核，并且生成的代码性能甚至超越了人类专家优化后的结果。这如同在数字宇宙中，AI成为了“自动化设计师”，可以自动生成最优秀的“建筑蓝图”。Flash Attention作者Tri Dao的团队在H100上的最新成果，将H100的FLOP利用率提升至75%，相比上一代产品实现了1.5到2倍的速度提升，进一步证明了这种趋势的强大潜力。
最后，总结来说，无需CUDA代码加速H100的趋势正在蓬勃发展，这预示着高性能计算领域正迎来一场深刻的变革。QuACK的出现无疑是这场变革的里程碑，它不仅打破了传统的编程框架，更展现了Python和CuTe-DSL等新兴工具的强大潜力。这就像是在虚拟世界中，创造了更开放的“编程环境”和更强大的“工具集”。随着AI技术的不断发展，相信未来会有更多创新的解决方案涌现，进一步推动H100等高性能GPU的应用，为人工智能的进步注入新的动力。这种趋势也预示着，高性能计算的门槛将逐渐降低，更多开发者将能够参与到AI的创新浪潮中，共同推动人工智能技术的蓬勃发展，这就像是打开了数字宇宙的“创作之门”，让更多人能够参与到虚拟世界的构建和探索中。
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