基于CUDA的自定义算子优化实践

基于CUDA的自定义算子优化实践

在大模型训练和推理过程中，性能瓶颈往往出现在计算密集型操作上。本文将分享如何基于CUDA开发和优化自定义算子，提升模型运行效率。

1. 算子设计与实现

以注意力机制中的softmax操作为例，我们可以使用CUDA kernel进行优化：

__global__ void softmax_kernel(float* input, float* output, int batch_size, int seq_len) {
    int row = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (row >= batch_size * seq_len) return;
    
    // 找到该行最大值
    float max_val = -INFINITY;
    for (int i = 0; i < seq_len; i++) {
        max_val = fmaxf(max_val, input[row * seq_len + i]);
    }
    
    // 计算指数和
    float sum = 0.0f;
    for (int i = 0; i < seq_len; i++) {
        float exp_val = expf(input[row * seq_len + i] - max_val);
        sum += exp_val;
        output[row * seq_len + i] = exp_val;
    }
    
    // 归一化
    for (int i = 0; i < seq_len; i++) {
        output[row * seq_len + i] /= sum;
    }
}

2. 性能优化策略

• 内存访问优化：使用共享内存缓存数据，减少全局内存访问
• 线程块大小调整：根据GPU架构选择合适的block size（如128或256）
• 避免分支发散：使用__shfl_sync()等指令优化并行计算

3. 实际部署步骤

1. 编译CUDA代码：nvcc -c softmax.cu -o softmax.o
2. 链接生成动态库：nvcc -shared -o libsoftmax.so softmax.o
3. 在Python中调用：

   import ctypes
   lib = ctypes.CDLL('./libsoftmax.so')
   # 调用函数
   

通过这种方式，可以显著提升大模型推理速度，特别适用于生产环境部署。