大模型训练与推理跑起来的时候绝大部分算力都花在了矩阵乘GEMMGeneral Matrix Multiply上。DeepGEMM 这个名字听起来很硬核其实做的就是一件事把设备端的矩阵乘法内核优化到接近硬件极限同时让上层框架能方便地调用它。很多做推理加速、算子开发、框架集成的人都会遇到类似的性能瓶颈这篇文章就围绕这类内核库的核心设计、原理、实操和踩坑经验做一次完整拆解适合正在做算子优化、性能调优或者想深入理解底层矩阵计算细节的人参考。我不会只堆一堆空洞的概念而是把“为什么要这么设计”、“每个参数怎么来”、“实际跑起来会碰到什么问题”这些关键点都交代清楚。即使你不是做底层内核开发的读完也能明白为什么同样的矩阵乘换个数据排布、换套指令性能可以差出好几倍。1. DeepGEMM到底在解决什么问题1.1 矩阵乘深度学习里的“水电煤”你平时接触的神经网络不管是卷积、全连接、注意力机制还是多模态特征融合底层的核心计算几乎全是矩阵乘。所谓“全连接”本质上是输入矩阵乘一个权重矩阵注意力机制里的Q、K、V变换和attention分数计算也是矩阵乘。可以说模型的前向推理和反向传播绝大多数时间就是在一个又一个大的乘法累加里循环。大模型出现之后这个问题更加突出。模型参数动辄几十上百亿每生成一个token都要对输入序列做大量矩阵运算。特征维度越大、序列越长GEMM的运算量就越大。GPU的理论算力听起来很高但如果你写一个“教科书式的三层循环矩阵乘”实际利用率往往只有百分之几。中间差在哪儿差在是否需要数据搬运、是否能用上专用矩阵计算单元、是否把寄存器级别和共享内存级别的数据复用做到极致。DeepGEMM这类项目就是把这些底层问题系统地解决掉。它不是什么“锦上添花”的小优化而是决定了你训练和推理能不能跑起来、跑多快的核心工程。1.2 通用矩阵库为什么还不够很多人会问系统里不是已经有通用矩阵库了吗直接调用它不就行了确实通用矩阵库能覆盖绝大多数常见形状编译器和调度策略也经过大量场景验证。但实际用下来你会发现它还远远不够原因在于第一通用库的“通用”意味着它在任何形状下都不是最快的。比如输入形状特别“瘦”矩阵很小但批次很多、或者特别“扁”一个维度极大另一个维度极小通用库可能走的是保守路径选一个能处理所有形状的内核而不是针对当前场景特化的最优内核。第二精度和量化方式有差异。现在大量推理场景会用FP8甚至FP4这类低精度量化来换速度。通用库对这类低精度格式的支持往往比较慢或者要搭配特定的缩放策略才不损失精度你自己做的时候反而更容易控制行为。第三通用库是“黑盒”很难做算子融合。很多优化要结合前后的归一化、激活函数、缩放因子一起做。如果直接用通用矩阵库中间结果必须先写回全局内存再读出来做后续操作。这一来一回性能损失非常大。自己做GEMM内核就可以把激活、量化、缩放这些步骤全部“焊”在同一个内核里。我自己的体会是真正的高性能矩阵乘不该是“调库”而是针对硬件、形状、数据类型、融合需求重新思考的“定制”。DeepGEMM这类项目想解决的正是这个“定制”问题。1.3 一个高性能GEMM内核的目标这类内核库总结下来要达成四个目标逼近硬件峰值算力不是“比快速版本快一点”而是尽量达到硬件理论吞吐的百分之八十、九十甚至更高。兼顾不同形状能自动处理批处理、超长序列、低精度输入等场景而不是只对某个特定尺寸有效。方便上层调用提供简洁的接口能与常见深度学习框架对接或者作为独立函数直接嵌入推理引擎。工程上可维护代码不能是完全被混淆的“魔法”要能看懂、能调参、能扩展。这四个目标之间经常互相拉扯。要做到极致性能代码很容易变得晦涩为了让代码可维护性能又会打折扣。DeepGEMM这种项目的价值就在于把这一堆复杂约束下可行的平衡点找出来并且整理成一套别人可以复用的方法论。2. 高性能矩阵乘内核里的关键设计2.1 分块计算所有性能优化的“母题”要理解GEMM优化先要建立一个思维模型计算本身很快瓶颈经常在“搬数据”。想象一个大工厂工人计算单元的速度极快但仓库到工作台的路很远、很窄所以你想让工人不停干活就必须提前把接下来要用的材料搬到工作台旁边。矩阵乘也一样。全局内存离计算单元远速度慢但芯片内部还有几层更快、更小的存储寄存器最快其次是共享内存。高性能GEMM的基本思路就是把大矩阵切成一块一块的小“砖”每次把几块砖搬到离计算单元更近的地方算完再换下一批。这个“切砖”过程就是分块tiling。分块大小不是随便拍的。它受共享内存容量的限制受寄存器数量的限制也受计算指令形状的限制。比如某个硬件上的矩阵指令一次能算16x16大小的子块那你在设计的时候就最好让分块维度跟这个对齐否则会产生大量“空算”的边缘块白白浪费算力。另一个容易忽略的点是分块之后还要决定每个计算单元负责哪个小区域。常见的策略是让每个线程组负责一个较大的输出块块内部再拆成更细的子块让负责不同子块的线程并行推进。这样既能保证数据复用又可以避免不同线程组之间的同步开销。实际调优过程中我经常在BM*BN*BK这两个变量上反复试验。这里的BK是每次往共享内存搬的“切片厚度”它直接影响全局内存传输次数和共享内存占用属于“一两句话说不清但调一次就能感受到差距”的参数。2.2 硬件矩阵单元的“大块乘法”思路现代GPU为了深度学习专门设计了矩阵计算硬件单元比如主流厂商产品里的专用矩阵单元。它的特点是你给它两组小矩阵它会一次性算出一整个输出块而不是像普通线程那样一条一条循环。这个设计非常关键一次指令能完成的乘加运算比普通标量指令多几十甚至上百倍。要吃到这波红利你的代码不能按“一个输出元素分配一个线程”的思路来写而得按“一块输出矩阵分配一组线程”的思路来组织。每个线程组里的线程协同合作把输入数据从共享内存搬运到寄存器然后触发矩阵计算指令再把结果寄存到寄存器或共享内存里。这里面有几个经典的细节数据进入矩阵计算单元之前要保证A矩阵、B矩阵的数据在内存里是按指令要求的布局摆放否则会产生额外的搬移或者格式转换。为了让矩阵单元连续工作需要做“双缓冲”或“多级流水线”当前这块数据在计算的同时下一块数据已经在后台从全局内存拷到共享内存里了。这样计算单元永远不会空等。不同硬件提供的矩阵指令形状、支持的数据类型都可能不同。一个理想的GEMM内核会针对这些差异做参数化而不是写死一套尺寸。我第一次尝试用矩阵指令优化内核时犯过一个典型的错误只关注了“用指令算乘法”却没管“喂指令的数据从哪来”。结果矩阵计算单元经常闲着跑出来的性能比普通写法还慢。后来才意识到矩阵指令再快也得靠周边的一整套搬运框架供血。真正的功夫一半在指令一半在供给。2.3 存储与流水线算得快不如搬运稳如果把GEMM内核比作一条生产流水线那么全局内存到大存储的搬运、再搬到共享内存、再从共享内存到寄存器就是流水线上的物流系统。物流堵了后面怎么快都没用。常见的数据搬运优化技巧包括使用异步拷贝async copy指令让数据从全局内存到共享内存的搬运可以脱离计算线程的参与由硬件自动完成。在每一轮主循环里交替使用两组共享内存缓冲区一组正在被计算单元读一组正在接收新数据。等这轮算完两个角色瞬间交换不需要额外做内存归零或同步等待。对共享内存的访问尽量保证“无bank冲突”。共享内存在物理上被分为多个独立访问通道如果多个线程在同一时刻访问相同通道的不同地址访问会被串行化性能下降。做矩阵转置或某些特殊布局时这一点尤其容易踩坑。引用一段我在自测工程里的核心循环逻辑片段伪代码风格省略具体平台指令// 假设已经初始化了A_s、B_s两个缓冲区的状态 for (int k 0; k K; k BK) { // 1. 从全局内存异步拷贝下一块数据到“后台”缓冲区 async_copy(A_g ..., A_s[(k_next) % 2]); async_copy(B_g ..., B_s[(k_next) % 2]); // 2. 等待当前块拷贝完成第一轮会自动跳过等待 wait_barrier(); // 3. 让计算线程组访问“前台”缓冲区里的数据 compute_mma(A_s[(k_now) % 2], B_s[(k_now) % 2], C_s); // 4. 交换前后台角色 swap(k_now, k_next); }真正的工程实现比这个复杂得多因为你要处理边界、同步、矩阵单元寄存器分配和数据格式转换但核心思路就是把“算”和“搬”重叠起来。只要搬运进度能一路跑在计算前面性能就离理论峰值不远了。2.4 低精度下的数值细节现在很多场景为了速度会把输入量化成FP8或更低位数的格式。低精度矩阵乘不能简单地把矩阵里每个数截断因为数值范围稍微一大数值精度就会崩掉。常见做法是用“分组缩放因子”做补偿比如把某一行或某一小块数据整体乘一个缩放系数让数值落在一个更安全的范围里。这个缩放因子怎么算、按多细的分组来算直接影响最终精度。分组太粗比如整个矩阵一个缩放系数会导致某些区间溢出或精度不足分组太细比如每个元素一个缩放因子又会增加额外的内存和计算开销。实际项目里通常是在误差允许范围内选一个折中值比如按128个元素一组或者按一个小矩阵块一组。另外还要注意矩阵乘内部是乘累加过程。低精度数据本身没问题但累加器要用更高精度来保存比如用FP32来累加FP8的乘法结果。这一点几乎是所有成熟量化矩阵乘的标配输入可以低精度累加必须高精度最后再根据缩放因子转回需要的输出格式。这件事看着简单真写代码的时候很容易漏掉一旦漏掉训练时梯度不稳、推理时精度漂移都会出现。3. 亲手搭一个GEMM内核Demo从朴素到能跑满3.1 工程结构与配置准备如果你是自己研究建议先不要一上来就写几千行的完整工程而是从一个小而稳的Demo开始。工程结构大致这样kernel.cu放要测试的内核实现benchmark.cpp做计时和性能打印test.cpp做结果正确性校验一个简单的脚本统一完成编译、运行、结果比较。环境上你需要确认硬件矩阵单元对应的编程接口可以用并打开对应的编译优化选项。不同平台的编译参数差别比较大务必先跑一个官方示例确认本地工具链和运行环境是通的再开始写自己的代码。这个“先跑通官方示例”的步骤能帮你省掉后面至少半天折腾工具链的时间。我自己的习惯是先用小尺寸验证正确性比如64x64的矩阵。这个尺寸小即使实现很烂也能跑通并对比结果。确认无误后再把尺寸拉大比如4096x4096或更大这时候性能趋势才会真正显现。3.2 朴素版的性能基线所谓朴素版就是每个线程算一个或多个输出元素三层循环依次遍历M、N、K三个维度// 朴素矩阵乘A是MxKB是KxNC是MxN for (int m 0; m M; m) { for (int n 0; n N; n) { float sum 0.0f; for (int k 0; k K; k) { sum A[m * K k] * B[k * N n]; } C[m * N n] sum; } }这个版本的正确性没问题但它有两个致命问题第一内层循环对B[k * N n]的访问不够连续数据的时空局部性差第二它完全没用上设备里的矩阵计算单元也没有把数据复用起来。你会发现它的性能甚至只有理论峰值的个位数百分比。但恰恰是这个版本应该作为你的黄金对照。任何优化后的内核只有在和朴素版对比、并且和被调用的通用库对比之后性能提升才有意义。没有基线数据后面所有“看起来很快”的数字都不可信。3.3 分块版硬件矩阵指令的关键实现优化的下一步分两个阶段先做分块再做矩阵指令加速。第一阶段的代码逻辑是把M、N、K分别按BM、BN、BK切块。每个线程组负责一块BM*BN的输出子矩阵组内的线程协作把对应的一块A和一块B搬进共享内存然后逐块相乘累加。第二阶段就是把“逐元素循环计算”替换成硬件矩阵指令的调用。伪代码像这样// 某个线程组负责输出块 row_group, col_group // A_s、B_s 已经从全局内存搬运到共享内存中 for (int k_sub 0; k_sub BK; k_sub TK) { mma_result mma(A_s[local_m][k_sub], B_s[k_sub][local_n]); }这里local_m、local_n是当前线程组内部的一块局部区域。矩阵指令一次能算一块“小方阵”所以外层循环是在把整块共享内存“喂”给矩阵单元。这个阶段写完后重新验证正确性再和基线对比性能。要注意不同平台对矩阵指令有不同要求有的要求输入按特定顺序排列有的要求寄存器数量对齐有的对数据类型限定严格。老老实实按文档来不要想当然地做格式假设。你在调格式布局时多花的几个小时会在性能上成倍赚回来。3.4 衡量性能的三个数字很多初学者只看“运行时间变短了”这不够。我建议每次测试都记录三个数字实际耗时毫秒直接反映业务延迟最直观。FLOPs利用率百分比计算量除以耗时再除以硬件理论算力。这是衡量内核是否“榨干硬件”的关键指标。如果利用率低于50%说明还有明显优化空间到了80%以上才算真正摸到了门道。有效带宽GB/s在矩阵不太大的情况下限制性能的往往是带宽而不是算力。用总数据量除以耗时看看是否接近硬件带宽上限。举个例子某个4096x4096的FP16矩阵乘理论浮点运算量大约是2*4096*4096*4096 ≈ 137 GFLOPs。如果耗时是0.5ms那么算下来就是274 TFLOPs。如果硬件理论峰值是500 TFLOPs左右那利用率就在55%附近说明可以继续调。这三个数字能帮你快速判断瓶颈在哪算力型瓶颈就调分块、调指令、调流水线带宽型瓶颈就调数据复用、调异步搬运、调内存布局。拿着数字说话比靠感觉改参数靠谱得多。4. 实操中遇到的那些坑4.1 结果错乱先查脚标、边界与内存布局我自己刚开始写分块GEMM时最常遇到的错误就是“跑出来数值巨大或者全是0”。排查这类问题顺序很重要先查索引映射。共享内存里的下标和全局内存里的下标是不是一一对应很多错乱都出在row-major和column-major混淆上。你以为自己在按行存储读数据实际内存里是按列存的计算结果自然全乱。再查边界。当M、N、K不能被BM、BN、BK整除时边界块需要单独处理。一个常见的坑是线程组直接读取了超出矩阵范围的数据读出来的是脏数据。我习惯在初始化时把共享内存缓冲区全部清零或填充一个固定模式这样一旦有“越界读”错误会非常显眼而不是随机性地出现。还有一个隐藏问题矩阵计算指令返回的结果到底是按什么格式放在寄存器组的如果你的输出块坐标映射和寄存器索引对不上结果即使计算得很对写到全局内存时也会错位。这个错误最隐蔽因为单测小尺寸可能碰巧通过一放大尺寸就崩。建议每改一次布局假设就重新用多种尺寸都验一遍。4.2 性能上不去常见的五类原因如果你确认结果正确但性能长期上不去大概率是下面几个原因共享内存 bank conflict 严重。读取共享内存时如果多个线程访问到同一个通道的不同地址会串行化性能会直接缩水。处理办法是调整数据的排列方式比如对某个维度做偏移padding或者换一种读写模式。没有做双缓冲或流水线重叠。这是最普遍的问题。计算单元在算后面的数据还没搬完于是计算单元只能干等。说白了你的时间都花在等待I/O上。分块尺寸和硬件矩阵指令不匹配。指令尺寸是16x16你偏要算12x12浪费的面积不只是“一点”而是可能浪费掉一半的矩阵单元吞吐。用了太多同步指令。每次同步都会让所有线程停下来等最慢的一个。能少同步就少同步能用异步拷贝解决的就不要靠线程手动搬数据。寄存器溢出spill。如果你在单个线程里分配了太多变量超过了硬件寄存器数量编译器会把一部分变量“挪”到慢速存储里。程序照样能跑但性能会突然暴跌。遇到性能问题我建议用性能分析工具看内核各阶段的时间占用量特别留意计算单元活跃度和共享内存访问等待。不要凭感觉猜工具会直接告诉你瓶颈在哪。4.3 动态形状与JIT等待问题矩阵乘的形状在业务里经常变。比如推理时序列长度、批大小都可能动态变化。如果每个形状都重新编译一次内核会出现明显的卡顿。这个问题在实时服务场景里尤其让人头疼。解决办法一般有两种一是预先构建一个“形状 - 内核”的缓存表用最近最少使用策略淘汰二是把内核对形状做一定的参数化只对关键维度组合触发编译。还有一个细节编译参数第一版一定要关掉调试符号开启最高级优化。有些环境的默认编译配置是面向通用计算的没有为计算密集型算子做特化性能差距能到两三倍。我见过不少人在自己工程里“怎么跑都慢”最后发现是编译选项不对浪费了不少时间。另一个常见问题是很多人在做性能对比时忘了做预热warmup。第一次调用时可能还在做加载、初始化、缓存分配异常慢。如果直接用第一次的耗时当作成绩数字会非常误导人。正确的做法是正式测试前多跑几次等运行稳定后再开始计时而且每次取多轮的平均值或中位数。4.4 调试工具与自检清单调试真实GEMM内核单纯靠printf打印结果查到天亮也查不完。我建议按这个自检顺序走先用小尺寸比如32x32对比结果逐元素检查误差是否在允许范围内再用几个“非对齐”尺寸比如67x50跑一遍验证边界处理用随机生成的输入、以及“全一值”输入各跑一次全一值很容易暴露排序和缩放上的错误打开边界填充模式把未使用的共享内存区域填成特征值检查是否有越界读写用性能分析工具查看访问占比重点确认计算单元是否在持续工作。这套流程看起来繁琐但可以帮你把“玄学问题”变成“工程问题”。就算你写的是完全不同的算子这套自检方法也完全适用。5. 从“能用”到“好用”后续扩展方向5.1 融合算子带来的额外收益单独一个GEMM内核做好之后你会发现更大的性能来源其实是算子融合。比如把矩阵乘后面的偏置添加、激活函数、或者量化缩放直接写进内核的末尾。这样中间结果还没回写全局内存就已经完成了后续处理节省的带宽非常可观。我做过一个实验一个简单的GEMM 激活函数融合比“先跑GEMM、再跑激活”两个独立内核要快接近30%。这个收益完全不需要牺牲数值稳定性只要注意在内核最后阶段把数据读出来处理完再写回即可。所以在开发GEMM内核时你要提前留下融合接口比如允许传入一组“回调”函数或者允许用户自定义输出前的处理步骤。否则以后想融合可能又得从头再写一遍内核。5.2 自动调参与基准回归一旦内核参数固定下来很多项目慢慢就会“不敢动”。因为改一个参数有可能在某个形状上变快、在另一个形状上变慢。要解决这个问题你需要一整套自动调参auto-tune机制。基本做法是预设一批候选分块尺寸、流水线深度、缓冲区数量等参数组合然后对每种组合跑一次完整基准记录性能和结果最后选最优参数持久化下来。这个搜索过程可以做成离线脚本编译一次就散落到各个形状上。更重要的是要把基准测试变成回归测试。每次改动都跑一遍历史性能数据集性能回退超过某个阈值就报警。否则过两个月你再回头优化时根本说不清当前改动是变好还是变坏。我自己在这点上的体会是性能数据比代码注释重要得多。5.3 协作、文档与可维护性底层内核代码写久了很容易变成“只有作者能看懂的咒语”。但这类代码恰恰最需要可维护性未来很可能要在新硬件上重新适配或者要由别的同事接手继续扩展。我建议在项目里准备这几样东西一份精确的参数说明文档每个调优参数的含义、影响范围、常见取值、试错方法都写清楚一个最小复现示例让新人不用跑完整套训练流程也能快速验证内核是否正确、各参数是否生效一组命名清晰的代码常量不要用BM 128这种裸数字而是解释它的角色比如BLOCK_M_OUTER、BLOCK_K_STAGE。这些工作看起来不直接产生性能收益但能决定这个项目到底能走多远。代码如果只有作者能维护那它本质上只是“一次性实验”而不是工具。我个人实操后的最大感想是GEMM优化不是一顿操作猛如虎就能成功的它的每一步都建立在严格的性能评估和清晰的工程假设之上。先用朴素实现打底再用分块、流水线、矩阵指令一个台阶一个台阶地往上走期间始终用真实测量数据检验方向对不对。如果你也在做类似的算子优化不妨就从一个小尺寸的朴素内核开始一步步验出来。踩过几次坑之后你会发现自己看硬件和框架的方式完全不一样了这才是这类项目真正值钱的地方。
