GPU kernel — низкоуровневая функция, выполняющая параллельные операции на GPU и определяющая фактическую скорость вычислений моделей.
Определение
GPU kernel — это низкоуровневая программа, запускаемая на GPU для выполнения параллельных вычислений. Ядро определяет, какие операции выполняются на каждом потоке, как распределяются данные, как используется память и каким образом достигается максимальный параллелизм.
В глубинном обучении GPU kernels — фундаментальный слой всех фреймворков: каждая операция Tensor Core, каждое матричное умножение, softmax, нормализация, attention — всё реализовано в виде отдельных или объединённых ядер.
Как работает
GPU kernel запускается большим количеством параллельных потоков (threads), которые объединяются в блоки (thread blocks), а блоки исполняются на Streaming Multiprocessors (SM). Производительность определяется тем, насколько эффективно ядро использует:
- регистры — локальную память потока;
- shared memory — быструю память блока;
- global memory — основную память GPU;
- коалесцированные загрузки — согласованные обращения к памяти;
- параллелизм — количество потоков, работающих одновременно.
Многие операции глубокого обучения выражаются через матричные умножения (GEMM). Каждое GEMM — это набор специализированных GPU kernels, оптимизированных под архитектуру ускорителя. Дополнительные операции (нормализации, активации, reshapes) также реализованы как отдельные ядра.
В современных системах важную роль играют fused kernels — операции, объединённые в одно ядро для уменьшения количества обращений к памяти и роста throughput.
Где применяется
- Матричное умножение и тензорные операции.
- Attention и все его модификации.
- Нормализации и функции активации.
- Обработка батчей и свёртки данных.
- Фреймворки PyTorch, TensorFlow, JAX, Triton.
- Оптимизация инференса (TensorRT, xFormers, FlashAttention).
- Специализированные вычисления в MoE и sparsity-моделях.
Практические примеры использования
В моделях Transformer каждое матричное умножение в attention и FFN реализовано через GPU kernels. Оптимизация этих ядер напрямую снижает latency и увеличивает throughput.
FlashAttention — это пример высокооптимизированного GPU kernel, который минимизирует обращения к памяти и выполняет attention в виде одного ядра, что резко ускоряет работу моделей.
В инференсе многие операции объединяются в fused kernels: например, матричное умножение + активация + добавление bias. Это уменьшает memory bandwidth usage и ускоряет выполнение.
В training-пайплайнах GPU kernels критичны для backpropagation: градиенты, редукции, reshape-операции — всё выполняется ядрами.
Ключевые свойства GPU kernels
- Параллелизм — тысячи потоков выполняют операции одновременно.
- Зависимость от архитектуры GPU — ядра оптимизируются под SM, Tensor Cores и тип памяти.
- Большая роль памяти — эффективное использование shared memory и регистров повышает скорость.
- Влияние на latency — оптимизация ядер напрямую ускоряет инференс.
Проблемы и ограничения
- Сложность разработки — написание эффективных GPU kernels требует глубокого понимания архитектуры.
- Чувствительность к размерам тензоров — ядро может работать плохо при «неудобных» формах матриц.
- Зависимость от memory bandwidth — узкие места памяти ограничивают производительность.
- Ограниченная переносимость — оптимизация под одну архитектуру может плохо работать на другой.
Преимущества и ограничения
- Плюс: раскрывает максимум производительности GPU.
- Плюс: ускоряет обучение и инференс.
- Плюс: позволяет фреймворкам быть эффективными на больших моделях.
- Плюс: снижает нагрузку на память через fused kernels.
- Минус: сложен в разработке и оптимизации.
- Минус: может стать узким местом при масштабировании.
- Минус: требует адаптации под новые архитектуры GPU.
- Минус: плохо работает при неравномерных размерах тензоров.
Связанные термины
- Tensor cores
- Memory bandwidth
- Fused kernels
- FlashAttention
- Parallelism
- Inference optimization
- CUDA
- Triton