在虚拟现实（VR）世界构建的浩瀚宇宙中，建筑师的角色不仅仅是设计师，更是体验的塑造者。他们必须理解并驾驭新兴技术，例如人工智能（AI）和高性能计算，才能创造出引人入胜的沉浸式环境。在这一领域，一个显著的趋势正在重塑我们构建和优化虚拟体验的方式：不再完全依赖传统的CUDA编程来实现GPU加速。
近年来，人工智能领域的爆炸式增长对计算硬件，特别是图形处理器（GPU）提出了前所未有的需求。为了支持日益复杂的AI模型训练和推理，我们需要强大的计算能力。高性能计算，尤其是对GPU的有效利用，成为提升模型训练和推理效率的关键。英伟达的CUDA编程接口长期以来一直是GPU加速领域的主导力量，为开发者提供了强大的工具来利用GPU的并行计算能力。然而，新的方法正在涌现，挑战着CUDA的主导地位。
探索无需CUDA的GPU加速新路径
这种新趋势的核心在于，无需编写传统的CUDA代码，就能显著提升H100等高端GPU的性能。这预示着GPU加速领域可能迎来一场变革，为AI模型的训练和部署带来更快的速度和更高的效率。这种转变的核心在于开发者寻求更高效、更易用的工具和框架，从而简化GPU编程，降低开发门槛，并最大限度地发挥GPU的计算潜力。
- QuACK：Python与CuTe-DSL的结合：其中一个引人注目的例子是Tri Dao及其团队开发的QuACK。QuACK是一款新型SOL（Scale-Out Library）内存绑定内核库，它的特别之处在于完全使用Python和CuTe-DSL（领域特定语言）进行开发，摒弃了传统的CUDA C++代码。这种方法使开发者能够更便捷地编写高性能GPU内核。QuACK在H100显卡上的表现令人瞩目，相较于PyTorch中的torch.compile和Liger等库，性能提升高达33%-50%。CuTe-DSL的设计是QuACK成功的关键，它简化了GPU高效运行的实现过程，降低了开发门槛。QuACK的出现打破了以往对GPU加速的固有认知，证明了无需CUDA也能充分挖掘H100的潜力。Tri Dao也强调，内存密集型内核的高效运作依赖于对现代加速器线程与内存层级结构的深入理解和精细雕琢。
- ThunderKittens：简化GPU编程的框架：除了QuACK，斯坦福大学的研究人员开发的ThunderKittens也展现了无需CUDA代码提升GPU性能的可能性。ThunderKittens的目标是提供简洁、可扩展且快速的内核编写方式，使得开发者能够轻松地在CUDA平台上构建高性能的深度学习内核。该框架的易用性是一大亮点，即使是经验不足的开发者也能快速上手，并实现显著的性能提升，H100的性能测试表明，ThunderKittens可以提升30%。这表明，通过更高级别的抽象和自动化，可以有效降低GPU编程的复杂性，并释放GPU的计算潜力。
- DeepSeek与R1模型：另辟蹊径的可能性：值得注意的是，DeepSeek公司也展现了绕过CUDA的可能性，其R1模型的细节引发了行业热议。这暗示着在模型优化和硬件交互方面，存在着超越传统CUDA编程的创新空间。DeepSeek可能采用了其他方法，例如更底层的硬件优化或使用不同的编程模型，从而实现高性能。
挑战与机遇：重新定义GPU加速的未来
这种无需CUDA编程加速GPU的趋势，也反映了行业对传统CUDA编程模式的挑战。CUDA虽然功能强大，但其开发难度较高，需要开发者具备深入的GPU硬件知识和C++编程技能。这在一定程度上限制了GPU加速技术的普及和创新。而QuACK、ThunderKittens等新型框架，通过提供更高级别的抽象和自动化，降低了开发门槛，使得更多开发者能够参与到GPU加速技术的研发中来。这极大地扩展了GPU加速领域的潜在参与者，并促进了创新。
此外，这些框架也为AI模型的优化提供了新的思路和方法，有望进一步提升AI模型的性能和效率。例如，Flash Attention系列在持续迭代中不断提升性能。第一代提升2倍速度，第二代比PyTorch标准注意力操作快5-9倍，而针对H100 GPU的新特性优化，使得性能持续提升，达到A100上理论最大FLOPS的50-73%，实际训练速度可达225。这些突破性的进展证明，通过更优化的算法和更精细的硬件利用，可以大幅提升AI模型的训练速度和推理效率。
这一趋势也为VR世界的构建带来了更广阔的可能性。在虚拟现实领域，性能至关重要。流畅的图像渲染、实时的物理模拟和复杂的AI交互都依赖于强大的计算能力。无需CUDA的GPU加速技术可以帮助VR开发者更好地优化他们的应用程序，提供更流畅、更逼真的沉浸式体验。例如，可以使用这些技术加速VR场景中的光线追踪，提高渲染质量，或者加速VR场景中的AI角色行为，提高交互的真实感。
总而言之，无需CUDA代码加速H100等高端GPU的趋势，代表着GPU加速领域的一次重要变革。QuACK、ThunderKittens等新型框架的出现，不仅证明了无需CUDA也能实现高性能GPU加速，也为AI模型的优化和创新提供了新的可能性。
发表回复