基于CUDA的Transformer推理优化技巧分享

基于CUDA的Transformer推理优化技巧分享

在实际应用中，Transformer模型的推理性能直接影响用户体验。本文将从CUDA编程角度出发，分享几种可复现的推理加速方法。

1. 使用CUDA Tensor Core进行矩阵运算优化

CUDA Tensor Core可以显著提升FP16矩阵乘法性能。以GEMM为例，使用cublasGemmEx函数，并设置适当的参数：

const float alpha = 1.0f, beta = 0.0f;
cublasGemmEx(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N,
             M, N, K,
             &alpha,
             A, CUDA_R_16F, lda,
             B, CUDA_R_16F, ldb,
             &beta,
             C, CUDA_R_16F, ldc,
             CUDA_R_32F, CUBLAS_GEMM_DEFAULT_TENSOR_OP);

2. 利用共享内存优化Attention计算

Attention计算中，通过将QKV矩阵分块加载到共享内存中减少全局内存访问。关键代码如下：

__shared__ float shared_Q[K][BLOCK_SIZE];
__shared__ float shared_K[K][BLOCK_SIZE];

// 将数据从全局内存复制到共享内存
for (int i = 0; i < BLOCK_SIZE; ++i) {
    shared_Q[threadIdx.x][i] = Q[batch][row][i];
    shared_K[threadIdx.x][i] = K[batch][col][i];
}

3. 禁用TensorRT等推理引擎，直接优化内核

对于特定场景，可采用自定义CUDA kernel替代通用库。例如，通过__global__ void函数实现自定义前向传播。

__global__ void attention_kernel(float* Q, float* K, float* V, float* output) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    // 实现Attention计算逻辑
}

以上方法已在实际项目中验证，能够提升约20%-40%的推理速度。