主要观点总结
本文介绍了英伟达在GPU线性代数计算中的可组合算子抽象，探讨了软硬件交付界面的重要性，并分析了Cutlass 3.x的演进。文章从模型、芯片和算子表示的角度讨论了可组合性的需求，以及Cutlass 3.x如何通过分层、张量Layout抽象和GEMM示例来隐藏不同硬件架构的差异，构建一个相对容易的可组合算子框架。
关键观点总结
关键观点1: 软硬件交付界面的重要性
文章强调了软硬件交付界面在可组合性上的重要性，以及它对模型、芯片和算子表示的影响。
关键观点2: Cutlass 3.x的演进
介绍了Cutlass 3.x的分层、张量Layout抽象和GEMM示例，以及如何通过这些手段隐藏不同硬件架构的差异。
关键观点3: 可组合性的需求
文章分析了模型、芯片和算子表示的角度上的可组合性需求，并探讨了它们如何促进计算的泛化和抽象。
关键观点4: Cutlass 3.x的框架
讨论了Cutlass 3.x如何构建一个相对容易的可组合算子框架，并介绍了CuTe和相应的CuTe代数。
文章预览
在谈CuTe之前我们先来看看另一个话题, 关于Cutlass 3.x的重构. 英伟达有一个Session讲的挺好的 《A Generalized Micro-kernel Abstraction for GPU Linear Algebra》 [1] 其实本质上的问题是算子的可组合性, 可组合性带来的泛化能力是巨大的. 其实隔壁家AMD也在提Composable Kernel(CK)的概念. 接着Jim Keller也在谈论AI的软硬件交付界面, 而这个界面在时间维度和空间维度上的划分都会构成多个可组合的接口来进行泛化和抽象. 本文从这个视角来谈谈这个问题, 以及介绍一下当前Cutlass3.x的演进. 0. 软硬件交付界面: Composable的重要性 可能很多工科的同学并没有学习过抽象代数和范畴论相关的知识, 或许只是听说过函数式编程里单子(Monad)的传说. A monad is a monoid in the category of endofunctors, what's the problem? 这里再稍微展开一下, 其实更一般来的来说, 从矩阵计算的角度来看构成一个半环(Semi-Ring
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