基于CUDA的深度学习推理加速

基于CUDA的深度学习推理加速

在Transformer模型推理中，GPU计算资源的高效利用是关键。本文将介绍基于CUDA的推理加速实践方法。

1. CUDA Kernel优化

通过自定义CUDA kernel实现矩阵乘法加速：

cudaMemcpyAsync(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream);
matmul_kernel<<<blocks, threads, 0, stream>>>(d_A, d_B, d_C, M, N, K);
cudaMemcpyAsync(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream);

2. 内存访问优化

使用共享内存减少全局内存访问：

__global__ void optimized_matmul(float* A, float* B, float* C) {
    __shared__ float As[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    // tile-based computation with shared memory
}

3. 混合精度推理

利用FP16进行计算，量化为INT8存储：

# 使用TensorRT优化
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# 启用混合精度
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

通过以上方法，可实现30-50%的推理性能提升。