近年来，人工智能领域的蓬勃发展对计算能力提出了前所未有的需求。深度学习模型的规模呈指数级增长，对算力的需求也随之水涨船高。高性能计算（HPC）硬件，尤其是英伟达的H100显卡，凭借其强大的并行计算能力，成为了训练和部署大型人工智能模型的关键。然而，传统的GPU编程依赖于CUDA C++，这需要开发者具备深厚的专业知识，并投入大量的开发工作才能充分发挥硬件的潜力。这无疑提高了人工智能开发的门槛，限制了创新速度。幸运的是，一系列技术突破正在挑战这一现状，为H100显卡的性能提升带来了新的可能性，并逐渐摆脱对CUDA C++的过度依赖。这些突破不仅体现在硬件层面，更体现在软件和算法层面的创新，预示着人工智能计算领域即将迎来一场新的变革。
一个显著的趋势是，通过创新的软件和算法，无需直接编写CUDA代码也能充分利用H100的强大计算能力。这种转变的核心在于降低GPU编程的门槛，使更多开发者能够参与到高性能计算的领域中来，加速人工智能技术的创新。以下将详细探讨这一趋势的几个关键方面：
首先，由Flash Attention的共同作者Tri Dao及其团队开发的QuACK内核库是这一趋势的典型代表。QuACK的独特之处在于，它完全使用Python和CuTe-DSL构建。这意味着开发者无需深入了解GPU底层架构和CUDA编程细节，就能编写高性能的内核代码，显著降低了开发难度和时间成本。QuACK的出现颠覆了长期以来对CUDA C++的依赖。开发者可以通过更友好的编程语言和更简洁的DSL（领域特定语言）来定义计算任务，从而专注于算法本身的设计，而不是底层的硬件细节。更令人瞩目的是，QuACK在H100显卡上实现了比PyTorch中的torch.compile和Liger等库快33%-50%的性能提升。这一显著的性能提升，证明了这种新方法的潜力，预示着未来会有更多类似的技术出现，进一步提升计算效率。CuTe-DSL的设计理念，极大简化了GPU高效运行的实现过程，这得到了英伟达CUTLASS团队的认可。这不仅仅是一个技术上的进步，更是一种开发范式的变革，它使得GPU编程变得更加便捷、高效。
其次，人工智能本身也在被用来提升GPU的性能。斯坦福大学的研究人员开发了一种人工智能工具，该工具能够自动分析和优化CUDA内核代码，从而提升GPU的性能。这一工具的核心在于解决“怎么加载输入数据、存储结果”这一关键问题，通过深入分析内存负载图和SASS代码，从而发现并解决SM资源耗尽和频繁往HBM回写数据等性能瓶颈。这表明，人工智能不仅可以应用于模型的训练和推理，还可以应用于底层硬件优化的自动化，从而进一步提升计算效率。这种AI辅助的内核优化方法，有望在未来取代部分人工优化工作，加速高性能计算的发展。这一技术突破的意义在于，它开辟了一种新的思路，利用人工智能的力量来自动化优化底层硬件的性能。这不仅可以提高开发效率，还可以降低优化难度，使得更多开发者能够利用GPU的强大计算能力。
再次，英伟达自身也在积极推动H100的性能优化，并不断探索新的方法来提升计算效率。英伟达推出了大模型加速包，旨在提升Llama2等大型模型的推理速度，这表明英伟达不仅关注硬件的研发，也重视软件生态的建设，致力于为开发者提供更高效、更便捷的计算工具。此外，英伟达也在不断优化FlashAttention，并推出了三代升级版本，将H100的利用率提升至75%。虽然英伟达的优化工作仍依赖于CUDA代码，但这并不妨碍QuACK等新型内核库的发展。实际上，这些新的技术创新与英伟达自身的优化努力相互补充，共同推动了H100性能的提升。英伟达的努力，一方面体现了对硬件性能的持续追求，另一方面也为其他创新技术的出现提供了支持。
总结而言，无需CUDA代码即可提升H100性能的趋势正在加速发展，并对人工智能计算领域产生了深远的影响。QuACK内核库的成功、斯坦福大学的AI内核生成工具以及英伟达自身的优化努力，共同推动着高性能计算领域的创新。这些技术突破不仅降低了GPU编程的门槛，提升了计算效率，也为人工智能技术的未来发展带来了新的机遇。QuACK和类似的工具代表了一种全新的编程范式，使得开发者可以更容易地利用GPU的强大计算能力。人工智能辅助的内核优化方法，则代表了利用人工智能来自动化提升硬件性能的潜力。随着更多开发者和研究人员的加入，相信未来会有更多创新的解决方案涌现，进一步释放H100显卡的潜力，加速人工智能时代的到来。高性能计算领域将迎来更加开放、高效、便捷的未来，人工智能的创新也将迎来更加快速的发展。
发表评论