近年来，人工智能领域以前所未有的速度蓬勃发展，这背后离不开强大的计算硬件支持。特别是对于大规模模型训练和推理而言，对计算能力的需求更是呈指数级增长，这给硬件带来了巨大的压力，同时也推动了硬件技术的不断创新。作为当前最顶尖的加速器之一，英伟达的H100 GPU在推动人工智能发展方面扮演着至关重要的角色。然而，如何充分利用H100的强大性能，使其发挥出最大的潜力，一直是研究者和工程师们持续关注的核心问题。长期以来，CUDA C++一直是编写高性能GPU内核的首选语言。但如今，一种新的、更具颠覆性的趋势正在悄然兴起，那就是无需编写CUDA代码，便能显著提升H100的加速效果。
在沉浸于由光线和代码构成的数字宇宙时，我们需要思考如何将这些技术革新融入虚拟现实的构建之中。例如，我们可以想象一个高度逼真的虚拟世界，其中每一个细节都由H100驱动，其性能优化得淋漓尽致。用户能够在这个世界中体验到流畅、无延迟的交互，以及令人叹为观止的视觉效果。这种沉浸式体验的实现，依赖于对底层硬件的深刻理解和高效的编程技术。无需CUDA代码加速H100的技术革新，无疑为构建这样的虚拟现实世界提供了强大的支持。
这一创新趋势的核心在于对硬件架构的深入理解和新型编程范式的应用。
- QuACK内核库的崛起：Python与CuTe-DSL的结合
这一趋势的代表性成果之一，是由Flash Attention的共同作者Tri Dao与普林斯顿大学的两位博士生联合推出的QuACK内核库。QuACK的独特性在于其完全基于Python和CuTe-DSL开发，摒弃了传统的CUDA C++编程模式。这是一种颠覆性的创新，打破了以往的编程框架。在H100显卡上，QuACK实现了令人瞩目的性能提升，其速度比PyTorch中的torch.compile和Liger等库快33%到50%。这一突破性进展，引发了行业内的广泛关注和热烈讨论。
QuACK的成功并非偶然，它得益于对H100硬件架构的深入理解，特别是对集群归约技术的有效利用。当输入数据量巨大，足以填满SM（Streaming Multiprocessor）的寄存器和共享内存时，集群归约能够避免数据“溢出”，从而维持高吞吐量。在构建虚拟现实世界时，例如需要处理海量几何数据，渲染复杂的场景，QuACK这样的技术可以帮助我们更高效地利用GPU资源，从而提供更流畅的视觉体验和更快的渲染速度。这种性能提升对于构建大型、复杂的虚拟环境至关重要。
- AI驱动的内核优化：超越人类专家的能力
除了QuACK，斯坦福大学的研究人员也取得了一项令人印象深刻的成就。他们利用AI技术自动生成CUDA内核，其性能甚至超越了人类专家手动优化的结果。这项研究表明，人工智能不仅可以应用于模型的训练和推理，还可以辅助甚至取代传统的手工内核优化过程，从而加速GPU的性能提升。他们开发的工具首先解决的是“如何加载输入数据、存储结果”这一核心问题，通过AI的智能分析和优化，实现了显著的性能提升。
在虚拟现实的世界里，这代表着构建更为智能、动态的渲染管线的可能性。AI可以根据用户的交互行为和场景的变化，实时优化渲染内核，动态调整资源分配，从而实现更流畅、更逼真的视觉效果。例如，AI可以根据用户视线的方向和焦点，调整渲染细节的层次，将更多的计算资源分配给用户关注的区域，从而提升整体的视觉体验。这使得虚拟世界能够更加智能地适应用户的需求，提供更为个性化的沉浸式体验。
- 大模型时代的需求：内存访问优化与带宽利用
这种无需CUDA代码加速H100的趋势，也与大模型的发展密切相关。随着模型参数规模的不断增大，内存访问成为性能瓶颈的关键因素。QuACK等新型内核库，通过优化内存绑定和数据访问模式，能够更有效地利用H100的带宽，从而提升大模型的训练和推理速度。例如，DeepSeek团队在模型开发中，似乎也采用了类似的技术，绕过了CUDA，实现了更高的性能。Flash Attention-2的发布，也体现了对硬件最新功能的利用，虽然在H100上利用率仍有提升空间，但已经展现了显著的速度提升，模型FLOPs利用率达到72%。
在构建虚拟现实世界时，这对于处理复杂的模型和高分辨率的纹理至关重要。更高效的内存访问意味着可以加载更多的数据，从而构建更丰富、更逼真的虚拟环境。更快的带宽利用则可以加速图像的渲染，提升帧率，从而提供更流畅的沉浸式体验。例如，我们可以构建一个拥有数百万个多边形的虚拟城市，或者一个拥有高度逼真纹理的虚拟生物。这些复杂的场景都依赖于高效的内存访问和带宽利用。
这种无需CUDA代码加速H100的创新代表着GPU编程领域的一次重大突破。它降低了开发门槛，提高了开发效率，更重要的是，它为充分发挥H100的性能潜力开辟了新的道路。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来会有更多基于Python等高级语言的GPU内核库涌现，进一步推动人工智能技术的快速发展。这种趋势也预示着，未来的GPU编程将更加智能化、自动化，从而让更多的开发者能够轻松地利用GPU的强大算力，加速科学研究和产业创新。在虚拟现实领域，这将意味着更强大的算力，更低的开发成本，以及更丰富的沉浸式体验。未来，我们可以期待一个由强大GPU驱动的、充满无限可能的虚拟世界。
发表回复