在人工智能领域，计算能力始终是推动技术进步的核心驱动力。随着深度学习模型的日益复杂，尤其是大型语言模型（LLM）的蓬勃发展，对高性能计算资源的需求达到了前所未有的高度。而英伟达的H100 GPU，凭借其卓越的性能，成为了当前AI领域炙手可热的计算加速器。然而，如何充分释放H100的强大潜能，一直是业界关注的焦点。传统的GPU编程，依赖于CUDA C++，对开发者的硬件知识和编程技能提出了极高的要求，这在一定程度上限制了AI技术的普及和创新。但现在，一场变革正在悄然发生——无需CUDA代码，也能显著提升H100的性能，这一趋势正在引发广泛关注，并预示着AI编程未来的新方向。
这一变革的核心在于对编程范式的创新。传统的CUDA编程模式，要求开发者深入了解GPU硬件架构，并使用CUDA C++进行底层编程。这不仅增加了开发难度，也限制了开发效率。而新的趋势，则旨在通过更高级别的抽象和更便捷的编程工具，降低GPU编程的门槛，提升开发效率。
首先，以Tri Dao（Flash Attention作者之一）及其团队开发的QuACK内核库为代表，其核心在于使用Python和CuTe-DSL进行开发，彻底摆脱了对CUDA C++的依赖。CuTe-DSL是一种专门用于编写高性能GPU内核的领域特定语言，它提供了更高层次的抽象，使得开发者能够更专注于算法的设计和优化，而无需过多关注底层的硬件细节。这种创新模式带来的直接好处是，开发者可以用更简洁、更易于维护的代码实现高性能的GPU内核。据报道，QuACK在带宽为3TB/s的H100上，速度比PyTorch中的torch.compile和Liger等已经过深度优化的库快33%到50%。这意味着在相同的硬件条件下，QuACK能够更快地完成计算任务，从而显著提升AI模型的训练和推理效率。更值得关注的是，QuACK并非孤例，它代表了一种全新的编程范式，预示着AI编程将迎来一个更加便捷和高效的时代。
其次，斯坦福大学的研究人员开发的ThunderKittens也为我们提供了另一种无需CUDA代码加速H100的思路。ThunderKittens的核心在于简化GPU高效运行的实现过程，使得开发者能够更容易地编写和优化GPU内核。其代码量仅有100行，却能实现比FlashAttention-2高30%的性能提升，这充分说明了算法设计和硬件优化的重要性。ThunderKittens的设计理念在于深入理解GPU硬件架构，并针对特定的瓶颈进行优化。研究人员通过分析内存负载图和SASS代码，发现当每个SM要加载大量数据时，SM的资源会被耗尽，导致寄存器溢出和频繁的HBM回写，从而拖慢速度。针对这一问题，ThunderKittens采用了优化的内存访问策略，有效地缓解了资源瓶颈，从而提升了性能。这表明，即使是简单的代码，只要经过精心的设计和优化，也能在H100上实现显著的性能提升。
最后，除了QuACK和ThunderKittens，其他研究也在积极探索无需CUDA代码加速H100的各种可能性。FlashAttention团队持续优化其技术，推出了第三代FlashAttention，专门针对H100 GPU的新特性进行优化，在之前的基础上实现了1.5倍到2倍的速度提升。Mamba模型作者也推出了新的优化方案，进一步提升了H100的利用率，达到75%。英伟达自身也推出了大模型加速包，旨在优化H100在LLM推理方面的性能，例如Llama2推理速度翻倍。这些成果共同证明，通过对硬件架构的深入理解和对算法的巧妙设计，即使不直接编写CUDA代码，也能在H100上实现显著的性能提升。这些进展不仅提升了H100的实际利用率，也为AI领域的研究人员提供了更多的选择，降低了开发门槛，加速了AI技术的创新和应用。
总而言之，无需CUDA代码加速H100的趋势，预示着AI编程的未来将更加便捷和高效。通过领域特定语言、更高级别的抽象以及对硬件架构的深入理解和优化，开发者能够更专注于算法的设计和优化，而无需过多关注底层的硬件细节。这种变革将有助于释放H100的全部潜力，推动AI技术的进一步发展。更重要的是，它反映了AI领域对更易用、更高效的编程工具和方法的迫切需求，预示着AI编程将迎来一个更加美好的未来。随着AI技术的不断发展，对计算能力的需求将持续增长。而这些新的技术趋势，将有助于降低AI开发的门槛，促进AI技术的普及和创新，最终推动整个行业的快速发展。
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