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第二百八十七章 视界技能,初试身手

    韩路一意念一动,数据工厂的模型迅速拉近。

    他不再置身其外观看,而是已经身处其中。

    从内部望去,这座工厂极为壮观。

    每一个线程块都是一座楼高的机械臂,数量多得一眼望不到头;它们整齐列成阵列,在半空中井然有序地运动,带起的气流让空气都在震颤。

    脚下是密密麻麻的传送带,无数发光的数据块高速滑行,偶尔有几个相互碰撞,迸出短暂的电光,随即消散无踪。

    头顶则是层叠的共享内存储物格,每一格都以惊人的速度吞吐数据,进进出出,像呼吸一样。

    整个场景令人震撼。可这么近距离细看,许多不合理之处也变得格外扎眼。

    几个巨型计算核心还有不少空位,数据块却被堵在传送带上运不进来,这些核心只能高速空转。

    旁边几条传送带明明空着,几个机械臂却把数据一股脑塞向一条已经堆满的传送带;塞不下时,几只机械臂就呆呆悬在半空,一动不动。

    用计算机科学的术语说,这就是线程阻塞了。

    韩路一观察了一会儿,心里只剩一个念头:

    这工厂还能跑起来,也真是难为它了。

    视界的数据在眼前浮现:

    【当前算子:FusedAttentionBackward】

    【目标:完成L100适配,并进行软硬件协同调优】

    【当前状态:未适配】

    【备份路径:拆分为13个通用算子执行】

    【单步耗时:46.8ms】

    【显存读写量:理论最优值的5.7倍】

    【利用率:31%】

    看着这些数据,韩路一眉毛轻轻一挑。

    难怪赵文渊和江松然一提到训练就头疼。

    推理路径还能靠工程手段投机取巧,训练这边就没那么好糊弄了。

    反向算子吞吐拉不上去,L100这辆车明明有跑车的性能,却硬生生跑出了拖拉机的速度。

    没关系,让我调调你,调调就好了。

    韩路一切换视角,又做了一下视野覆盖。

    很快,一条条数据流水线浮现在眼前,顺畅的通路被渲染成蓝色,堵塞的通路则呈刺眼的红色。

    有点像在看模拟城市的交通俯瞰视角。

    他挥了挥手,几个机械臂重新调整搬运节奏和对准方向,很快,那些红线都变成了浅蓝色。

    这下舒服了。

    【策略:块内重计算(Block-wise recompute)】

    【显存读写下降:37%】

    效果出来了。

    韩路一手指挥动间,刚才的策略改动已变成优雅的代码,仿佛被一只看不见的手输入到屏幕上的代码编辑器里。

    接下来是调整数据块大小。

    为了让巨大的数据运算可以在很多显卡的很多计算核心上并行,在进入运算管线之前,原始数据必须按一定规则切分;子计算完成后再合并运算,把结果汇总起来。

    数据块要切多大,对芯片工程师和算子工程师来说都是不小的挑战;想找到不大不小正合适的点,只能先用数学方法粗算,再一遍遍做工程验证。

    如果做纯数学运算不可以吗?

    答案是不可以。

    现在的GPU芯片,包括电脑CPU或其他计算核心、手机芯片,采用的都是十纳米上下的制程量级。

    像L100,是七纳米制程。

    这是什么概念呢?

    一根头发丝直径大约七万纳米。也就是说,把一根头发丝横切开来,可以并排放下整整一万根七纳米的晶体管。

    在这个尺度下,传统经典物理学已经开始失效。

    电子不再老老实实沿预设路径运动,它们会隧穿,会跨越本不该跨越的绝缘层,直接跑到不该去的地方。

    这意味着,你用数学推导出的“最优方案”,实际跑起来往往达不到理论极限。

    物理世界会在最后一步打个折扣,而折扣打多少,每一块芯片都不完全相同。

    所以工程师规划数据块切分时,必须留冗余;冗余留多少,就要靠真实数据来校准。

    单是这一步要花的时间,就要以月计算。

    但对韩路一来说,这是一目了然的事。

    他伸出手,手指轻轻一捏,视界中虚拟的数据块就相应变小,传送带上的流动也更顺畅;可数据块太小,运算核心的负载也肉眼可见地降了下来,大量空转让核心发出冷峻的嗡嗡声。

    从视界数据看,整体数值吞吐量反而下降了。

    然后他的手指又微微张开,数据块相应变大,传送带上变得更密集,整个流水线的运转效率再次提升。

    很快,传送带开始承受压力,眼看就要崩溃。

    这时,韩路一的手指停了下来。

    这就是最佳大小了。

    在意念世界中,韩路一手掌一挥,这个最佳参数也被写进电脑上的代码里。

    易如反掌。

    虚拟投影的世界里,韩路一漂浮在半空中,俯视着经过调整、正高速有序运转的机械工厂,心里涌出一种快感。

    这种快感,就像把俄罗斯方块堆得高高的,只留边上一条空列,然后来了一个长条一落到底,一下消除四行。

    就是那样一种快感。

    一种专属于工程师的快感。

    韩路一再次打开视界,检查这个算子适配的实现情况。

    【当前算子:FusedAttentionBackward】

    【优化策略:块内重计算+数据块(Tile)大小校准】

    【单步耗时:46.8ms→ 4.6ms】

    【显存读写量:理论最优值的1.09倍】

    【利用率:31%→ 91%】

    【状态:已适配✓】

    韩路一看了一眼这组数字,脸上露出一点笑容。

    单步耗时缩短到原来的十分之一,利用率从三成拉到九成以上,显存读写也逼近理论极限。

    他轻轻吐出一口气。

    这才是L100应该有的样子。

    做完这个最难算子的适配,韩路一对新研发的视界技能【算子适配】有了大概了解。

    网上所有能找到的硬件、编译、调优知识,视界全都吸收了;最终做出来的这个视界技能,更是把工程验证过程直接变成了意念里的沙盒游戏。

    至于效率嘛……大概是一个大型工程师团队的几千倍以上。

    竟然如此强大。

    视哥,不差。

    韩路一正准备一鼓作气接着做下一个算子,只需退出现在加载的【注意力融合反向算子】模块,再载入——

    突然,他眼前充满科幻色彩的半透明界面和虚拟硬件模型闪烁两下,消失了。

    韩路一错愕地眨了眨眼,意识到是精力用尽了。

    自从视界升级到四级、精力上限提升到一千,他已经不怎么需要省着用视界,可以说想开就开,有时忘了关就一直开着。

    这还是他第一次把精力用尽。

    韩路一默默回想:开始做适配前的精力值是多少来着?

    六百多?

    他低头看了一下时间,还不到六点。

    也就是说,不到一个小时,他已经把可能要耗费大型工程团队几个月时间的工作做完了,同时消耗掉六百多点精力。

    这么看来,今晚没办法继续肝了;但在视界如此给力的情况下,只要规划好精力分配,一个月内把所有算子适配都做完完全可行。

    韩路一满意地点了点头,手动在电脑上敲上提交命令。

    git add .&& git commit -m "FusedAttentionBackward adapter completed"&& git push

    回车。

    下班。

    ……

    在韩路一下楼离开办公室的同时,十三楼的人工智能基础设施组还有不少人在加班。

    江松然今天开组会时已把接下来的计划传达过了:全力做L100的推理适配。

    全组压力都很大。

    给国产卡做算子适配,这在全国乃至全世界都是最前沿的工作。

    这种工作最不敢保证交付时间:都是没人做过的东西,你根本没办法预测会在什么地方冒出个填不平的大坑。

    但江松然说话的语气很笃定。虽然没说明确时间线,大家都感觉到了他的决心。

    任务分配到人,每个人负责几个算子,按优先级从高到低做;只要求功能实现,先不做性能调优,做完就提交评审,然后再做下一个。

    工作量很大,所以不少人都自愿留下来加班。

    范小天是其中一个。

    源智基础设施团队的高级工程师,薪水拿得不低,但他不是为了钱来的。

    他不一样,他是为了理想。

    毕竟,一个人如果靠英伟达的股票已经实现了财务自由,接下来的工作不去追求理想,又去追求什么呢?

    当然,范小天一般不会把这句话说出来。

    因为听起来太欠揍了。

    但他确实是组里最资深、最有话语权的人之一。

    原因很简单:他以前在英伟达做的就是类似工作——给大模型训练框架里的内核(Kernal)做适配,做性能分析(Profiling)工具。

    可也正因为这份履历,他对公司现在的方向不太看好。

    太急功近利了。

    太想毕其功于一役了。

    在硬件上做适配、做调优,和做互联网不一样。

    这里需要的不是什么快速迭代、小步快跑;这是一件必须沉下心,慢慢扣、慢慢做的事。

    心急吃不了热豆腐。

    干起活来很痛苦,这很正常。

    今天拿起分析工具一跑,运算效率又波动了,为什么?

    不知道。可能是显存访问模式不一样了,可能是寄存器压力不一样了,也可能是编译器展开方式不一样了。

    想知道为什么,只能一个一个试过去。

    拿着分析数据一点点猜。

    所以江松然把训练算子适配的任务压下来时,范小天很不舒服。

    但他也能猜到原因。

    一定是大老板给的压力太大,把江松然的进度压变形了。

    毕竟这么不切实际的任务,不像一个在行业里干了十几年的老兵能派出来的。

    大老板可能是不懂,也可能是有投资人那边的压力,还可能是模型做得太好、心态飘了。

    反正不管怎样,范小天已经在心里给源智调低了评分。

    理想终究是错付了。

    摇了摇头,把这些杂念赶出大脑,他在公司提供的链接下单了晚餐外卖,然后开了一听可乐。

    哪怕老板再傻逼,活还是要干,毕竟他拿的薪水也不低。

    范小天面前的屏幕上,开着江松然共享的算子适配列表。

    作为团队里最资深、最有经验的几名工程师之一,他分配到的几个算子都挺有难度,还全是红色的。

    其中最难的就是FusedAttentionBackward【注意力融合反向算子】。

    范小天看着这个名字,揉了揉太阳穴,叹了口气。

    这玩意儿太难啃了。

    范小天以前在英伟达时,类似的融合反向算子也不是普通工程师能随便碰的。

    这里面的步骤太多了:Attention反向、Softmax数值稳定、共享内存布局、寄存器生命周期、Warp内通信、多级Tiling,还有训练框架调度。

    这里面哪一样单独拿出来,都够一个新人研究几个月。

    把它们融合在一起,要保证所有算子都能在内核上运行无误,还要保证效率,还要确保内存不溢出,这简直是地狱级难度。

    在硬件调优的所有工作里,这也算得上皇冠上的明珠。

    说实话,这种活范小天以前是轮不上做的。

    也就是来了源智,矮子里面拔将军,只能让他顶上。

    至于做到和英伟达一样的效率,他想也没想,做不到。

    大概估算一下排期,如果给他几个熟手一起加班加点干,可能几周时间能把正确性跑通。

    至于性能优化,没几个月干不下来;干完之后能到英伟达基准的百分之八十,就够他出去和前同事吹牛了。

    就这,还得看L100的编译器配不配合。

    开始工作前先上炷香,看能不能让机魂大悦。

    硬件做得久了,人都变迷信了。

    范小天没打算做【注意力融合反向算子】,他准备把难啃的骨头留到最后——有可能做着做着,大家发现实在做不出来,这块骨头就不用啃了。

    他在关闭浏览器前又瞥了一眼。

    然后关掉了浏览器。

    范小天站起来,准备去取外卖。

    突然,他整个人一愣。

    刚才那个页面,我是不是看见什么了?

    什么呢?

    范小天心神不宁地往前走了两步,又退了回来。

    虽然可能是看错了,但要是不确定一下,总觉得心里不舒服。

    他鬼使神差地又打开刚才关掉的页面,发现真有东西。

    【注意力融合反向算子】的代码库有个新提交。

    “FusedAttentionBackward adapter completed”。

    做完了?谁这么大口气啊?

    范小天点开看了看提交者的用户名。

    null-pointer@source-intelligence.com。范小天仔细想了想,想不起这是谁的用户名。

    公司分配的邮箱都按名字来,像他的用户名就是fan.xiaotian@source-intelligence.com。

    怎么还有人可以给自己起名?

    这谁啊?

    范小天抬起头环顾一圈,想看看是不是哪个同事在搞恶作剧,但感觉没人在注意这边。

    他又低下头,打开提交的代码。

    代码量并不大。

    可他看着看着,就瞪大了眼睛。
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