tilelang：加速GPU/CPU内核开发的专业领域语言

tilelang：加速GPU/CPU内核开发的专业领域语言

tilelang Domain-specific language designed to streamline the development of high-performance GPU/CPU/Accelerators kernels 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tilelang

项目介绍

tilelang（tile-lang）是一种简洁的领域特定语言（DSL），旨在简化和优化高性能GPU/CPU内核（如GEMM、Dequant GEMM、FlashAttention、LinearAttention）的开发流程。tilelang采用了类似Python的语法，并在Apache TVM之上构建了编译器基础设施。这使得开发人员能够在不牺牲底层优化和保持最先进性能的前提下，提高生产效率。

项目技术分析

tilelang的核心是一个强大的编译器后端，它允许开发人员利用Pythonic语法进行编程，同时自动生成针对特定硬件优化的代码。这种设计哲学在确保易于编程的同时，也保证了代码的性能。通过利用TVM的底层优化技术，tilelang能够为不同的计算模式生成高效的代码，从而在各种硬件平台上实现卓越的性能。

项目技术应用场景

tilelang适用于多种场景，尤其是在深度学习和高性能计算中。以下是一些典型的应用场景：

• 深度学习推理：优化神经网络中的矩阵乘法和其他核心运算，以实现快速的推理性能。
• 自然语言处理：在处理大规模语言模型时，tilelang可以优化矩阵乘法运算，提高模型处理速度。
• 图像处理：在进行图像识别、图像生成等任务时，tilelang可以帮助优化GPU内核，提高处理效率。

项目特点

1. 高性能

tilelang通过其编译器后端自动生成针对特定硬件优化的代码，实现高性能的内核执行。这包括对NVIDIA和AMD GPU的优化，以及对不同硬件特性的支持，如Auto TMA/WGMMA、Auto MatrixCore等。

2. 易于使用

采用类似Python的语法，使得tilelang易于学习和使用。开发人员可以快速上手，编写高效的内联代码，而无需深入了解底层硬件的细节。

3. 灵活的扩展性

tilelang提供了构建块来实现各种运算符，包括矩阵乘法、解量化矩阵乘法、Flash Attention等。这意味着开发人员可以根据需要轻松扩展和定制内核。

4. 社区支持

作为一个开源项目，tilelang拥有一个活跃的社区，提供文档、教程和支持，帮助开发人员解决在使用过程中的问题。

安装和使用

安装tilelang非常简单，可以通过PyPI进行安装：

pip install tilelang

对于希望从源代码构建的用户，提供了多种安装方式，包括使用自己的TVM安装、使用捆绑的TVM子模块或使用提供的脚本。

在使用tilelang时，开发人员可以编写类似于以下示例的GEMM内核，并通过JIT编译执行：

import tilelang
import tilelang.language as T

def matmul(M, N, K, block_M, block_N, block_K, dtype="float16", accum_dtype="float"):
    @T.prim_func
    def main(A: T.Tensor((M, K), dtype), B: T.Tensor((K, N), dtype), C: T.Tensor((M, N), dtype)):
        with T.Kernel(T.ceildiv(N, block_N), T.ceildiv(M, block_M), threads=128) as (bx, by):
            A_shared = T.alloc_shared((block_M, block_K), dtype)
            B_shared = T.alloc_shared((block_K, block_N), dtype)
            C_local  = T.alloc_fragment((block_M, block_N), accum_dtype)
            T.clear(C_local)
            for ko in T.Pipelined(T.ceildiv(K, block_K), num_stages=3):
                T.copy(A[by * block_M, ko * block_K], A_shared)
                for k, j in T.Parallel(block_K, block_N):
                    B_shared[k, j] = B[ko * block_K + k, bx * block_N + j]
                T.gemm(A_shared, B_shared, C_local)
            T.copy(C_local, C[by * block_M, bx * block_N])
    return main

# 定义内核，编译并测试
func = matmul(1024, 1024, 1024, 128, 128, 32)
jit_kernel = tilelang.compile(func, out_idx=[2], target="cuda")
# 使用PyTorch数据测试内核
import torch
a = torch.randn(1024, 1024, device="cuda", dtype=torch.float16)
b = torch.randn(1024, 1024, device="cuda", dtype=torch.float16)
c = jit_kernel(a, b)
torch.testing.assert_close(c, a @ b, rtol=1e-2, atol=1e-2)

通过这种方式，tilelang不仅提供了一个高效的方式来开发高性能内核，而且还能确保开发过程简单、快捷。

总之，tilelang是一个极具潜力的项目，它为开发人员提供了一种高效的方式来构建和优化GPU/CPU内核，无论是在深度学习还是在高性能计算领域，都具有广泛的应用前景。

tilelang Domain-specific language designed to streamline the development of high-performance GPU/CPU/Accelerators kernels 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tilelang