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第一百八十三章 这不是有戏了吗?

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    第一百八十三章 这不是有戏了吗? (第2/2页)

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    这是变形金刚(Transformer)架构中比较重要的一个算子,可以说没有这个就做不了大模型。

    「N卡那边有专门的函数,性能和精度都做过深度优化,我手头连个等价实现都没有。」

    韩路一拉过一个椅子坐在电脑前,接过滑鼠,打开浏览器把相关的CUDA原始码、国产显卡的IR文档、HCCL SDK都打开来。

    赵文渊在旁边看的一愣:

    「韩总,你要干什麽?——你不会是要,自己写吧。」

    韩路一头也没抬:「试一试。」

    试一试?赵文渊心里吐槽,韩总,这可是一个团队几个月的工作量。

    韩路一已经打开视界,把CUDA实现中的几个关键地方都扫了出来,然後把要适配国产显卡的要点总结了一下。

    接着韩路一在赵文渊的电脑上打开了姜亦心的AI智能体编程工具。

    但他没把视界看到的关键信息都输进去。

    他想先看一眼,仅靠模型自己能做到什麽程度。

    他输入了第一段提示词:

    「把这个 CUDA算子翻译成国产卡 IR实现。要求精度误差小於 1e-5,性能不低於 N卡实现的70%。下面三份文档作为上下文。」

    然後把浏览器里的连结地址都打了进去。

    很快AI智能体开始自己分解任务、解决任务,最後汇总。

    三分钟後,第一版结果出来了。性能接近 68%,但精度偏差太大了。

    一个大大的红色FAIL显示在屏幕上。

    赵文渊在旁边松了一口气。

    这才正常嘛。

    他对韩路一说:「韩总你看,这就是我说的难点,做不过来——」

    韩路一没有回应赵文渊。

    他重新打开CUDA的原始码,开了视界。

    普通人看代码,看到的是字符。赵文渊看代码,看到的是逻辑。

    但视界让韩路一看到的是另一层东西,不只是代码在做什麽,还有代码为什麽这样做。

    每一个设计选择背後的权衡,都像批注一样浮现在代码旁边。

    为什麽softmax没有用最直觉的实现方式,而是拆成了三个阶段?因为直觉实现在长序列上会有数值溢出。

    为什麽矩阵乘的分块是这个尺寸,不大也不小?因为再大shared memory放不下,再小会产生内存冲突。

    这些东西没有写在任何文档里。它们是英伟达的工程师经过无数次实验之後沉淀下来的经验,藏在代码的结构里,只有真正理解硬体的人才能读出来。

    赵文渊不是读不懂代码,他只是没办法在几天之内,就把别人几年的工程经验全部提炼出来。

    但是视界可以,韩路一可以。

    韩路一关掉第一版的提示词,重新输入。

    这一次,他没有让智能体自由发挥。

    而是把视界看到的东西直接输入进去。

    「softmax必须使用 online algorithm三阶段,不要使用 naive softmax。当前精度问题出在第二阶段 reduce,局部最大值和指数和更新顺序要保持一致。」

    「矩阵乘 tile使用64x64,tile过大 shared memory不够,过小会增加 bank conflict。」

    「reduce时按4-stride展开,避免 bank conflict。」

    「K/V矩阵按 row-major缓存在 shared memory,避免跨 bank连续冲突。」

    「先保证精度,再做性能优化。」

    回车。

    智能体又开始勤勤恳恳的劳动了。

    五分钟後,一个大大的绿色PASS出现在屏幕上。

    赵文渊在旁边眼珠子都快要瞪出来了。

    「不是……这怎麽回事?」

    他不顾韩路一还坐在电脑前,把头凑到屏幕前面,把测试报告从头到尾看了一遍。

    精度误差:2.3e-6,远低於1e-5的要求。

    性能:N卡实现的83%。

    不是70%,是83%。

    赵文渊又把生成的代码拉出来,逐行看了一遍。

    他越看越沉默。

    这段代码根本不是那种「能跑就行」的粗糙实现:softmax用的是三阶段online algorithm,reduce的展开策略乾净利落,shared memory的使用几乎没有浪费。

    这是一个对底层硬体有深刻理解的人才能写出来的东西。

    不,准确地说,是一个对底层硬体有深刻理解的人,才能指导AI写出来的东西。

    赵文渊转过头,看着韩路一。

    「韩总,你第二次输入的那些提示词——softmax三阶段、tile 64x64、4-stride展开——你怎麽知道的?」

    韩路一靠在椅背上:「我看了文档。」

    「我去,原来你看了文档啊,不早说。」赵文渊先开了个玩笑,然後声音突然拔高了,「我也看了两天文档,跑了十几个测试,我都没找到这个tile尺寸,你看了几分钟就看出来了?」

    韩路一没有回答,只是笑了笑。

    赵文渊盯着他看了好一会儿,最後像是泄了气一样靠回椅子上。

    「行吧。」他说,「我不问了。」

    他之前不是没想过用AI来做这些工作,但是AI根本做不了。每次跑出来的结果,不是卡死,就是偏差太大。

    怎麽韩路一一上手就好用了?

    赵文渊现在只想火速删掉发给韩路一的那个共享文档的标题。

    韩路一在他眼前,把他觉得不可能的事情做出来了。

    如果这个不是偶然呢?

    如果scaled_dot_product_attention可以这样做,那其他算子呢?

    什麽暂无可行性啊?

    什麽叫「别想了,没戏」啊?

    这不是有戏了吗?

    他现在非常想让那个前同事过来现场看看。
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