第288章 視界，加點
視界展開的一瞬間，韓路一眼前彈出了一大片光幕。
【任務：L100算子適配】
【當前領域掌握度：23.4%】
風險提示：目標領域涉及GPU體系結構、並行計算、編譯器優化、數值分析、深度學習模型結構、硬體驅動接口、工程調試經驗————】
韓路一看著後面一長串專業名詞，陷入了長久的沉默。
你要說這裡面的東西，我也懂一點兒，但是這要求的知識也太多了吧。
就算是重新高考一次，再讀個電子工程的本科，再讀個晶片設計的研究生，再讀個人工智慧的博士，再再什麼也不行啊，這根本不是給一個人幹的活兒，英偉達對應做這個工作的團隊怕不是有幾百人，而且人家都做了快二十年了。
也不怪矽明的軟體團隊於了一年多，也才覆蓋了不到百分之五的使用場景。
源智要是沒有韓路一開掛，再加上江松然貢獻了他在谷歌和創業公司積累的寶貴經驗，湯圓現在連想找個跑的地方都沒有。
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算子適配這個東西，字面上來說，就是把一個能在英偉達顯卡上跑的函數，換到L100這張新顯卡上跑起來。
聽起來像是把這個一加一的算式從一張紙抄到另一張紙上。
但是這個比喻是完全錯誤的！
如果真要比喻的話，應該是把一支交響樂團從一個劇院換到一輛公交車上，空間是足夠的，但是你怎麼保證在公交車上還能演奏出和劇院裡一樣的效果來？
小提琴放哪，大提琴又放哪；黑管放哪，圓號又放在哪。
最關鍵的是，指揮熟悉的所有的動作、位置，都得重新編排。
這才是算子適配的難度。
大模型里的算子看起來就是矩陣乘法、歸一化、注意力、激活函數這些純數學的東西，但是到了硬體層面，每一步都是海量數據的並行計算。
一個數據從顯存里被讀取出來，放進寄存器，放進共享內存，再被不同的線程反覆使用。
就連數據塊切成多大，讀取多少，都得經過細緻的設計。
讀多了，顯存帶寬爆炸，直接訓練失敗。
讀少了，計算單元空轉，利用率上不去。
現在在模型訓練這件事上，大家已經有了一個公認的事實搬數據，比算數據還貴。
像矽明的L100，紙面算力已經很誇張了，但是想要把這些紙面算力發揮出來，需要的是對硬體
能力的極致壓榨。
必須得讓L100痛苦地說：「真的一點兒也沒有啦！」
到這種程度，才可以說，我們能拿國產卡來訓練了。
這就是英偉達的生態做的事，它不僅紙面數據厲害，對硬體潛力的壓榨也到了極致。
韓路一開著視界，看了看屏幕上的代碼庫，和江松然之前發來的那個綠色少、紅色多的算子統計數據，然後又看了看桌子上擺著的一張外接L100顯卡。
他嘆了口氣，默默地打開了視界的可編程界面。
如果我說我準備把算子適配，做成一個AI技能，讓視界來調用，那閣下又該如何應對呢？
隨著韓路一的意念一動，面前的電腦已經打開了瀏覽器，一個個標籤頁被打開，各種關鍵詞被輸入到搜尋引擎中。
主題：GPU核心優化，各種高校公開課、課程講義、課件，網上公開的或者收費的論文，被各個研究院、實驗室和硬體廠商的研究部門備份在冷僻的網絡存儲里吃灰的各種資料，全都飛快地進入韓路一的腦海里，然後在視界的操作下去蕪存菁，只留下最核心、最相關的那些，其它無用的部分又被飛快丟棄。
為了讓這個操作更高效，韓路一還給視界編寫了一個學術插件。
網上的每一份或公開或隱藏的資料，都被視界打過分了。
英偉達的內部資料：
【資料價值：92】
【適配相關性：高】
【重複內容：低】
這是好東西。
哈佛大學公開課：
【資料價值：62】
【適配相關性：低】
【重複內容：高】
哈子，不是說你不好的意思哈，內容重複了主要是。
韓路一這次算是真正體會到了什麼叫「知識滑過大腦皮層」的感覺。
各種各樣的相關信息飛速地在腦海中穿行，其中最重要最本質的東西被整理歸位。
這種感覺就很爽，就像是開了掛一樣。
哦，原來我真開了啊，那沒事了。
在視界的可編程界面里，韓路一開闢出了一個單獨的地址，存放這些被視界整理出來最有用最相關的知識。
隨著文檔逐漸成型，視界面板上的內容也開始發生變化。
原本散亂漂浮的知識點，像是被一根根細線串在了一起，然後變成了一張複雜又有序的大網。
【技能結構識別中————】
【知識片段整理中————】
【推理路徑壓縮中————】
韓路一猛地睜開眼睛。
等等，讓我有點兒儀式感。
「視界，加點！」
【算子適配 Lv.1，已習得】
這下舒服了。
韓路一精神一振。
雖然所有的提示語都是他自己給自己寫的插件，但是功能是實打實的。
韓路一打開江松然發過來的適配清單，滾動了一會兒，在裡面找到了一個標著三個紅色感嘆號
的條目。
FusedAttentionBackward，注意力融合反向算子。
這是湯圓的訓練框架里最關鍵的算子之一，前向推理完全用不到，只有在反向傳播計算梯度的時候才會觸發。
正因為只在訓練里出現，趙文淵和江松然他們一直沒有去適配它。畢竟優先保了推理路徑的流暢性，但是訓練效率上的損耗是真實存在的，如果要想做訓練，這個算子必須得做。
融合算子是什麼？反向算子又是什麼？
前向Attention（注意力）大家都很熟悉了。
Query、Key、Value三組張量進來，算出注意力權重，再乘上V，得到輸出。
推理的時候，最重要的是前向快。
但訓練的時候，真正麻煩的是反向。
你不只要知道輸出是什麼，還要知道輸出變化之後，Q、K、V三組值要怎麼調整。
要是按照普通的實現，這裡可以用很多其他算子替代。
先算dV，再算dP，再還原softma梯度，再一步步算過去。
最後就可以得到一個新值，但每一個算子運算，都要讀寫一次顯存，都要運輸一次數據。
而大家公認的是，搬數據，比算數據貴。
聰明的晶片工程師們想出了一個解決辦法。
既然這個反向計算每次都要跑，跑法都是固定的，那我們把這些算子融合在一起，直接在顯卡核心裡一次性跑完，不就不用把數據搬來搬去了嗎？
這就是融合算子。
想法是很好，但是也很難。
反向計算本來占的內存就大，融合之後就更大。
這個算子可以說是在考驗工程師對硬體理解、內存編排的極限了。
這麼難的任務，怎麼辦呢？
韓路一調用新拿到的【算子適配】技能，指向了這個注意力融合反向算子。
然後在韓路一的眼中，出現了一個L100顯卡的透明模型。
模型在半空中逐漸放大，如同變成了一座懸浮在半空中的立體工廠。
每一個線程塊都是一個發光的巨大機械臂。
而每一段共享內存都是一排排透明的儲物格。
寄存器像一個傳送帶，圍繞著巨大的計算核心，一塊塊數據塊被送進高速運轉的計算核心，然後又被吐出來。
韓路一明白，自己接下來的任務，是優化這個工廠的操作流程。
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