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how-to-optim-algorithm-in-cuda

我也维护了一个学习深度学习框架（PyTorch和OneFlow）的仓库 https://github.com/BBuf/how-to-learn-deep-learning-framework 以及一个如何学习深度学习编译器（TVM/MLIR/LLVM）的学习仓库 https://github.com/BBuf/tvm_mlir_learn , 有需要的小伙伴可以点一点star

本工程记录如何基于 cuda 优化一些常见的算法。请注意，下面的介绍都分别对应了子目录的代码实现，所以想复现性能的话请查看对应子目录下面的 README 。

0. cuda-mode

课程的 Slides 和脚本：https://github.com/cuda-mode/lectures
课程地址：https://www.youtube.com/@CUDAMODE
我的课程笔记：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/cuda-mode

一直想系统看一下某个课程系统和科学的学习下 CUDA ，感觉 CUDA-MODE 这个课程能满足我的需求。这个课程是几个 PyTorch 的 Core Dev 搞的，比较系统和专业。不过由于这个课程是 Youtube 上的英语课程，所以要学习和理解这个课程还是需要花不少时间的，我这里记录一下学习这个课程的每一课的笔记，希望可以通过这个笔记帮助对这个课程以及 CUDA 感兴趣的读者更快吸收这个课程的知识。这个课程相比于以前的纯教程更加关注的是我们可以利用 CUDA 做什么事情，而不是让读者陷入到 CUDA 专业术语的细节中，那会非常痛苦。伟大无需多言，感兴趣请阅读本文件夹下的各个课程的学习笔记。

1. how-to-compile-pytorch-from-source

记录如何手动编译 PyTorch 源码，学习 PyTorch 的一些 cuda 实现。

2. reduce

这里记录学习 NIVDIA 的reduce优化官方博客做的笔记。完整实验代码见这里 , 原理讲解请看：【BBuf的CUDA笔记】三，reduce优化入门学习笔记。后续又添加了 PyTorch BlockReduce 模板以及在这个模板的基础上额外加了一个数据 Pack ,又获得了一些带宽的提升。详细数据如下：

性能和带宽的测试情况如下 (A100 PCIE 40G)：

3. elementwise

将 oneflow 的 elementwise 模板抽出来方便大家使用，这个 elementwise 模板实现了高效的性能和带宽利用率，并且用法非常灵活。完整实验代码见这里，原理讲解请看：【BBuf 的CUDA笔记】一，解析OneFlow Element-Wise 算子实现。这里以逐点乘为例，性能和带宽的测试情况如下 (A100 PCIE 40G)：

优化手段	数据类型	耗时(us)	带宽利用率
naive elementwise	float	298.46us	85.88%
oneflow elementwise	float	284us	89.42%
naive elementwise	half	237.28us	52.55%
oneflow elementwise	half	140.74us	87.31%

可以看到无论是性能还是带宽，使用 oneflow 的 elementwise 模板相比于原始实现都有较大提升。

4. FastAtomicAdd

实现的脚本是针对half数据类型做向量的内积，用到了atomicAdd，保证数据的长度以及gridsize和blocksize都是完全一致的。一共实现了3个脚本：

https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/FastAtomicAdd/atomic_add_half.cu 纯half类型的atomicAdd。
https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/FastAtomicAdd/atomic_add_half_pack2.cu half+pack，最终使用的是half2类型的atomicAdd。
https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/FastAtomicAdd/fast_atomic_add_half.cu 快速原子加，虽然没有显示的pack，但本质上也是通过对单个half补0使用上了half2的原子加。

性能和带宽的测试情况如下 (A100 PCIE 40G)：

原子加方式	性能(us)
纯half类型	422.36ms
pack half2类型	137.02ms
fastAtomicAdd	137.01ms

可以看到使用pack half的方式和直接使用half的fastAtomicAdd方式得到的性能结果一致，均比原始的half的原子加快3-4倍。

5. UpsampleNearest2D

upsample_nearest_2d.cu 展示了 oneflow 对 upsample_nearest2d 的前后向的优化 kernel 的用法，性能和带宽的测试情况如下 (A100 PCIE 40G)：

框架	数据类型	Op类型	带宽利用率	耗时
PyTorch	Float32	UpsampleNearest2D forward	28.30%	111.42us
PyTorch	Float32	UpsampleNearest2D backward	60.16%	65.12us
OneFlow	Float32	UpsampleNearest2D forward	52.18%	61.44us
OneFlow	Float32	UpsampleNearest2D backward	77.66%	50.56us
PyTorch	Float16	UpsampleNearest2D forward	16.99%	100.38us
PyTorch	Float16	UpsampleNearest2D backward	31.56%	57.38us
OneFlow	Float16	UpsampleNearest2D forward	43.26%	35.36us
OneFlow	Float16	UpsampleNearest2D backward	44.82%	40.26us

可以看到基于 oneflow upsample_nearest2d 的前后向的优化 kernel 可以获得更好的带宽利用率和性能。注意这里的 profile 使用的是 oneflow 脚本，而不是 upsample_nearest_2d.cu ，详情请看 UpsampleNearest2D/README.md 。

6. indexing

在 PyTorch 中对 index_add 做了极致的优化，我这里将 PyTorch 的 index_add 实现进行了剥离，方便大家应用于其它框架。具体请看 indexing 文件夹的 README 。其中还有和 oneflow 的 index_add 实现的各个 case 的性能比较结果。整体来说 PyTorch 在 index Tensor元素很小，但Tensor很大的情况下有较大的性能提升，其它情况和 OneFlow 基本持平。详情请看 indexing/README.md 。

7. oneflow-cuda-optimize-skills

OneFlow 深度学习框架中基于 cuda 做的优化工作，动态更新中。

8. FastTransformer

总结 FastTransformer 相关的 cuda 优化技巧。README_BERT.md 总结了 BERT 相关的优化技巧。

9. softmax

学习了oneflow的softmax kernel实现以及Faster Transformer softmax kernel的实现，并以个人的角度分别解析了原理和代码实现，最后对性能做一个对比方便大家直观的感受到oneflow softmax kernel相比于FasterTransformer的优越性。

10. linear-attention

学习一些 linear attention 的 cuda 优化技巧。

11. large-language-model-note

收集了和大语言模型原理，训练，推理，数据标注的相关文章。

12. mlsys-paper

前研的大模型训练相关 AI-Infra 论文收集以及阅读笔记。

13. triton

Triton 学习过程中的代码记录和学习笔记。

14. meagtron-lm

Meagtron-LM 学习笔记。

15. triton-meetup

Triton 中国举办的 Meetup 的slides汇总。点卡这个文件夹也可以找到对应的Meetup的视频回放。

16. ptx-isa

对 CUDA PTX ISA 文档的一个翻译和学习。

17. pytorch-blog-codes

对 PyTorch 团队发布的 cuda 技术的一些学习笔记。

18. cutlass

cutlass 相关的学习笔记。

19. cuda-paper

cuda 相关的 paper 的阅读。

20. 原创学习笔记

21. CUDA 学习资料收集

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