Tile Language: оптимизированный язык для разработки GPU/CPU ядер

Tile Language (tile-lang) — это специализированный язык программирования, разработанный для упрощения создания высокопроизводительных ядер на GPU и CPU. Он использует синтаксис, похожий на Python, и предлагает мощную компиляторную инфраструктуру, основанную на TVM. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на производительности и продуктивности без необходимости углубляться в низкоуровневую оптимизацию.

Основные особенности

Tile Language обладает рядом ключевых характеристик, которые делают его привлекательным для разработчиков:

1. Pythonic синтаксис: Упрощает написание и понимание кода, что особенно полезно для разработчиков, знакомых с Python.

2. Поддержка различных платформ: Tile-lang протестирован на нескольких устройствах, включая NVIDIA GPUs (H100, A100 и другие) и AMD GPUs (MI250, MI300X).

3. Оптимизация производительности: Поддерживает реализацию сложных операций, таких как матричное умножение (GEMM), де-квантование (Dequant GEMM) и различные виды внимания (Attention).

4. Быстрая компиляция: Использование NVRTC Backend позволяет значительно сократить время компиляции, что упрощает процесс разработки.

5. Поддержка различных бэкендов: Включает поддержку AscendC и AscendNPU для чипов Huawei, а также поддержку WebGPU.

Задачи проекта

Основная задача Tile Language состоит в том, чтобы предоставить разработчикам инструменты для создания высокопроизводительных ядер AI, упрощая процесс разработки семантически сложных алгоритмов. К основным задачам можно отнести:

• Упрощение разработки ядер для выполнения вычислительных задач.
• Обеспечение высокой производительности.
• Поддержка интеграции с разными архитектурами и платформами.

Примеры применения

Tile Language находит практическое применение в различных высокопроизводительных алгоритмах и приложениях. Ниже приведены несколько примеров:

1. Матричное умножение (GEMM): Tile-lang позволяет создавать эффективные матричные операции, которые могут быть значительно ускорены через тонкую настройку и оптимизацию под конкретные архитектуры.

2. Декодирование "Flash MLA": Использование Tile Language для декодирования с минимальным количеством кода (всего 80 строк Python) показывает, как язык может упрощать сложные алгоритмы и достигать высоких характеристик производительности.

3. Flash Attention: Возможность объединять несколько операторов в единый процесс, упрощая реализацию сложных алгоритмов.

4. Конволюции: Shopify GitHub примеры показывают, как можно реализовать операцию конволюции с использованием Tile-lang, что полезно для задач компьютерного зрения.

5. Сжатие инновационных матричных алгоритмов: Tile-lang используется в проектах, таких как BitBLAS и AttentionEngine, что подчеркивает его важность в разработке новых методов и алгоритмов.

Заключение

Tile Language представляет собой мощный инструмент для разработчиков, стремящихся увеличить производительность своих вычислительных задач на GPU и CPU. Его простота в использовании вместе с возможностью низкоуровневой оптимизации делает его важным шагом вперед в разработке высокопроизводительных алгоритмов машинного обучения и AI. В условиях быстрого роста потребностей в вычислительных мощностях, Tile Language можно рассматривать как значимый вклад в будущее высокопроизводительного программирования.

Для более подробной информации и начала работы с Tile Language посетите GitHub-репозиторий проектa.