★ FEATURED ARTICLE 1. 从矩阵乘法为什么这么慢说起如果你最近在折腾大模型推理或者训练大概率会听到一个词DeepGEMM。这不是某个新出的深度学习框架也不是又一个封装好的算子库而是一个专门针对FP8精度矩阵乘法做极致优化的高性能计算内核集合。说白了它干的事情非常聚焦——把矩阵乘法这个深度学习里最基础、最耗时的操作在特定硬件上压榨出最后一滴性能。矩阵乘法有多重要你随便打开一个Transformer结构的模型里面绝大多数的计算量都花在了各种形状的矩阵乘上注意力机制里的QK^T、注意力输出与V的相乘、前馈网络里的两层线性变换全都是矩阵乘法。可以说谁把矩阵乘法做快了谁就捏住了大模型推理速度的命脉。但问题在于矩阵乘法本身是一个极度依赖硬件特性的操作不同的芯片架构、不同的数据精度、不同的矩阵形状最优的实现方式可能完全不同。写一个通用的矩阵乘法内核往往意味着在每种具体场景下都不是最快的。DeepGEMM的出现就是为了解决这个通用与极致之间的矛盾。它选择了一条很聪明的路线只针对FP8精度、只针对特定硬件架构、只针对大模型里常见的矩阵形状做深度优化。这种做减法的思路反而让它在自己的目标场景里跑出了非常漂亮的成绩。我第一次看到它的性能数据时说实话是有点惊讶的——在同等硬件条件下它比很多通用库的矩阵乘法实现快出了一大截而且这种优势在特定形状下尤其明显。这篇文章适合谁看如果你是大模型推理的工程实践者正在为推理延迟发愁或者你是高性能计算方向的学生、研究者想了解FP8矩阵乘法到底是怎么优化的又或者你只是对一个矩阵乘法内核能玩出什么花样感到好奇那接下来的内容应该都能给你一些有用的东西。我会从FP8的基本概念讲起然后拆解DeepGEMM的核心优化思路再给出实际使用和集成的具体方法最后分享一些我在实测中踩过的坑和总结的经验。2. FP8矩阵乘法到底难在哪里2.1 FP8不是精度低一点那么简单很多人第一次听到FP8第一反应是哦就是把FP16再砍一半精度呗。这个理解不能说错但远远不够。FP8有两种常见的格式E4M3和E5M2前者用4位表示指数、3位表示尾数后者用5位表示指数、2位表示尾数。这两种格式的动态范围和精度特性完全不同适用的场景也不一样。E4M3的动态范围相对小一些但精度更高适合前向传播中的权重和激活值。E5M2的动态范围大但精度低适合梯度这种数值波动剧烈的场景。DeepGEMM主要面向的是推理场景所以它重点优化的是E4M3格式的矩阵乘法。但即便是E4M3它的动态范围也只有FP16的几分之一这意味着量化过程中的缩放因子scale factor选择变得极其关键。缩放因子选大了数值会溢出选小了精度损失严重。这不是一个可以随便拍脑袋决定的事情。更麻烦的是矩阵乘法涉及两个输入矩阵每个矩阵都需要自己的缩放因子。而且在实际的Transformer层里不同的层、不同的矩阵数值分布可能差异很大。如果用一个全局的缩放因子效果往往不理想如果每个矩阵都用独立的缩放因子又增加了额外的计算和存储开销。DeepGEMM在设计上必须考虑这些因素否则性能再好精度崩了也是白搭。2.2 硬件层面的限制才是真正的瓶颈FP8矩阵乘法之所以难做快根本原因在于硬件层面的限制。以目前主流的支持FP8的GPU架构为例虽然它们都提供了FP8的计算指令但这些指令的使用方式、吞吐量、以及与其他计算单元的配合方式都有很多细节需要注意。首先是Tensor Core的利用率问题。FP8的Tensor Core指令通常有特定的矩阵形状要求比如某些架构要求矩阵的维度是特定值的倍数。如果你的矩阵形状不满足这些要求要么需要填充padding要么就得退回到更慢的通用计算路径。填充会浪费计算资源不填充又用不上最快的指令这是一个两难的选择。其次是内存带宽的限制。FP8的数据量虽然只有FP16的一半但在大模型推理中矩阵乘法的瓶颈往往不在计算本身而在数据搬运。把数据从显存搬到计算单元再把结果搬回去这个过程中的带宽消耗可能比计算时间还长。DeepGEMM在优化时必须把内存访问模式也考虑进去否则计算再快数据供不上也是白搭。还有一个容易被忽略的点是累加精度的处理。FP8的输入但累加通常需要在更高的精度下进行比如FP32否则误差会累积得很快。这就意味着计算过程中存在精度转换而精度转换本身也是有开销的。如何在保证精度的前提下尽量减少转换次数是DeepGEMM需要解决的一个核心问题。2.3 为什么通用库在这个场景下不够快你可能会问cuBLAS、CUTLASS这些库不是已经很成熟了吗为什么还需要DeepGEMM这个问题问得好答案在于通用库的设计目标与极致优化的目标之间存在根本性的矛盾。通用库需要支持各种各样的矩阵形状、各种精度组合、各种硬件架构。为了做到这一点它们内部有大量的分支判断、模板特化、以及运行时调度逻辑。这些逻辑在大多数情况下是必要的但在大模型推理这个特定场景下它们反而成了负担。因为大模型里的矩阵乘法形状其实相对固定——无非就是那么几种batch size乘以序列长度、hidden dimension、FFN的中间维度等等。这些形状虽然具体数值会变但变化的范围是有限的。DeepGEMM的做法是针对这些常见形状预先设计好最优的计算路径把分支判断和调度开销降到最低。它不需要考虑如果用户传进来一个1000x1000的矩阵怎么办这种问题因为它知道自己的目标场景里不会出现这种形状。这种专注带来的性能提升在实测中是非常可观的。3. DeepGEMM的核心优化手段拆解3.1 分块策略把大矩阵切成刚好能塞进缓存的小块矩阵乘法的优化本质上是一个数据复用的问题。计算C A × B如果每次都从显存里读A和B的元素那内存带宽会成为绝对的瓶颈。优化的核心思路是把A和B分成小块让每个小块在被替换出去之前尽可能多地被复用。DeepGEMM在分块策略上做了非常精细的调整。它根据目标硬件的共享内存大小、寄存器数量、以及Tensor Core的吞吐特性计算出最优的分块尺寸。这个计算不是拍脑袋来的而是基于一个明确的优化目标在给定的硬件资源下最大化计算与内存访问的重叠程度。具体来说它会把输出矩阵C分成若干个tile每个tile由一组线程块负责计算。每个线程块在计算自己的tile时需要读取A的若干行和B的若干列。这些行和列会被加载到共享内存中然后线程块内的线程再从共享内存读取数据送入Tensor Core进行计算。关键在于共享内存的加载和Tensor Core的计算是可以重叠的——当Tensor Core在计算当前的数据块时下一块数据已经在加载了。这种流水线式的设计是DeepGEMM能够跑满硬件吞吐的关键。但分块尺寸的选择并不是越大越好。分块太大共享内存装不下会触发溢出分块太小数据复用的次数不够内存访问的开销占比就会上升。DeepGEMM通过大量的实测和调优找到了针对不同矩阵形状的最优分块参数。这些参数被硬编码在kernel里运行时不需要再做额外的计算。3.2 指令调度让Tensor Core一刻不停地干活有了好的分块策略接下来要解决的是指令调度的问题。Tensor Core执行一条FP8矩阵乘法指令需要若干个时钟周期在这段时间里如果其他计算单元比如负责地址计算的ALU、负责数据加载的LD/ST单元处于空闲状态那就是浪费。DeepGEMM在指令调度上做了很多细致的工作。它会交错安排Tensor Core指令和内存访问指令让它们在时间上重叠。比如当Tensor Core在执行第N块的矩阵乘法时LD/ST单元已经在为第N1块加载数据了而ALU则在计算第N2块的地址。这种软件流水线的设计需要精确控制指令之间的依赖关系确保不会出现数据冒险。还有一个细节是寄存器压力的管理。FP8矩阵乘法的累加结果通常需要保存在寄存器里而寄存器的数量是有限的。如果同时活跃的累加器太多就会导致寄存器溢出数据被 spill 到本地内存性能会急剧下降。DeepGEMM通过精心安排计算顺序把同时活跃的累加器数量控制在寄存器容量允许的范围内避免了这个问题。3.3 缩放因子的处理精度与性能的平衡术前面提到FP8矩阵乘法需要处理缩放因子。DeepGEMM在这方面的处理方式很有意思。它支持per-tensor缩放和per-channel缩放两种模式前者对整个矩阵使用一个缩放因子后者对每一行或每一列使用不同的缩放因子。per-tensor模式的开销小但精度可能不够per-channel模式精度好但需要额外的存储和计算。DeepGEMM的做法是把缩放因子的应用融合到矩阵乘法的计算过程中而不是作为一个独立的步骤。具体来说它在加载A和B的数据时就顺便把缩放因子乘进去这样就不需要额外的遍历和计算。这个融合操作看起来简单但实现起来需要对数据流有非常清晰的理解否则很容易引入额外的同步点反而拖慢速度。另外DeepGEMM还支持动态缩放也就是在运行时根据实际数据的数值范围来计算缩放因子。这对于那些数值分布变化较大的场景很有用但代价是需要额外的归约操作。DeepGEMM通过把归约操作与矩阵乘法的计算重叠起来把这个开销降到了最低。3.4 针对不同矩阵形状的特化大模型里的矩阵乘法虽然形状有限但不同位置的形状差异还是存在的。比如注意力机制里的QK^T形状通常是(batch×heads, seq_len, head_dim)乘以(batch×heads, head_dim, seq_len)而FFN里的线性变换则是(batch×seq_len, hidden_dim)乘以(hidden_dim, ffn_dim)。这些形状的维度大小、比例关系都不一样最优的计算策略也会有所不同。DeepGEMM为几种典型的矩阵形状分别设计了特化的kernel。比如对于**瘦长矩阵**一个维度很大另一个维度很小它会采用不同的分块策略避免在小的维度上做不必要的分块。对于**方形矩阵**它会采用更均衡的分块方式。这种特化带来的性能提升在实测中可以达到百分之几十甚至更多。但特化也带来了一个问题代码的维护成本。每增加一种特化形状就多了一份需要维护和调优的代码。DeepGEMM通过模板化和代码生成技术在一定程度上缓解了这个问题但本质上这是一个在性能和通用性之间的权衡。4. 把DeepGEMM用起来从编译到集成4.1 编译环境的准备与常见坑DeepGEMM的编译对环境有一定的要求。首先你需要一个支持FP8指令的GPU架构这是硬性条件没有这个硬件基础后面的都无从谈起。其次你需要一个较新版本的CUDA工具链因为FP8相关的指令和头文件是在较新的版本里才引入的。编译过程中最容易踩的坑是架构参数的设置。如果你直接跑默认的编译命令它可能会为多种架构生成代码导致编译时间很长而且生成的二进制文件很大。正确的做法是明确指定你的目标架构只为你实际使用的硬件生成代码。这样不仅能加快编译速度还能让编译器有更多的优化空间。另一个常见的坑是头文件路径的问题。DeepGEMM依赖一些CUDA的头文件如果你的CUDA安装路径不是标准的或者你有多个版本的CUDA共存编译时可能会找不到正确的头文件。建议在编译前先确认CUDA_HOME环境变量指向的是你想要的版本并且在编译命令里显式指定头文件搜索路径。还有一个细节是编译器的优化选项。DeepGEMM的kernel代码对编译器的优化非常敏感不同的优化级别可能会导致性能差异很大。建议使用-O3级别并且开启针对目标架构的特定优化选项。如果你不确定该用什么选项可以参考DeepGEMM的编译脚本里面通常会有推荐的配置。4.2 在推理框架中集成的具体步骤把DeepGEMM集成到现有的推理框架里并不是简单地替换一个函数调用那么简单。你需要考虑数据布局的兼容性、缩放因子的管理、以及错误处理等问题。首先是数据布局。DeepGEMM对输入矩阵的布局有特定的要求比如它可能要求矩阵是行优先存储的或者对矩阵的维度顺序有特定的约定。如果你的框架里数据是以其他方式存储的就需要在调用DeepGEMM之前做一次转换。这个转换本身是有开销的所以在设计集成方案时要尽量把转换操作融合到前一个步骤里避免额外的内存拷贝。其次是缩放因子的管理。如果你的模型是量化过的那么每个矩阵的缩放因子需要被正确地传递给DeepGEMM。这涉及到量化方案的设计缩放因子是在什么时候计算的存储在哪里如何与矩阵数据关联这些问题需要在集成之前就想清楚。一个常见的做法是在模型加载时就把所有缩放因子计算好存储在一个独立的缓冲区里推理时直接读取。最后是错误处理。DeepGEMM的kernel在遇到不支持的矩阵形状或精度组合时可能会返回错误码或者直接失败。你的集成代码需要能够捕获这些错误并且有一个合理的降级策略比如退回到通用的矩阵乘法实现。虽然这种情况在目标场景里不应该经常发生但作为一个健壮的系统必须有这个兜底机制。4.3 性能验证怎么确认你真的用对了集成完成之后你需要验证DeepGEMM是否真的在正常工作以及性能是否符合预期。这里有几个关键的验证步骤。第一步是正确性验证。用一组已知的输入分别用DeepGEMM和参考实现比如CPU上的NumPy或者GPU上的通用库计算矩阵乘法比较结果的差异。由于FP8本身有精度损失你不能期望结果完全一致但差异应该在合理的范围内。如果差异过大说明缩放因子的处理或者数据布局可能有问题。第二步是性能基准测试。用不同大小的矩阵测量DeepGEMM的计算时间并与通用库进行对比。这里要注意的是矩阵形状的选择要贴近你的实际应用场景否则测出来的数据没有参考价值。另外要确保测试时GPU没有其他负载干扰否则结果会不准确。第三步是端到端的推理测试。把集成后的模型跑一遍完整的推理流程测量整体的延迟和吞吐量。这一步很关键因为矩阵乘法的性能提升不一定能完全转化为端到端的性能提升——如果模型的其他部分成了瓶颈那矩阵乘法再快也没用。通过端到端测试你可以确认DeepGEMM的优化是否真的对你的场景有帮助。5. 实测中遇到的意外与应对5.1 小batch场景下的性能反转在我自己的测试中遇到过一个比较反直觉的现象在小batch场景下DeepGEMM的优势并不明显甚至有时候还不如通用库。一开始我以为是配置有问题排查了很久才发现原因在于小batch下矩阵的形状变得很瘦DeepGEMM的特化kernel在这种形状下的分块策略不是最优的导致Tensor Core的利用率上不去。这个现象提醒我没有任何一个kernel是万能的。DeepGEMM的设计目标是优化大模型推理中的常见形状这些形状通常对应的是较大的batch size或者较长的序列长度。如果你的应用场景是小batch、短序列那DeepGEMM可能不是最佳选择。在这种情况下要么调整你的batch策略要么考虑其他的优化方案。应对这个问题的一个实用技巧是根据实际的矩阵形状动态选择使用DeepGEMM还是通用库。你可以在运行时检测矩阵的形状如果形状在DeepGEMM的优化范围内就用DeepGEMM否则就退回到通用库。这个切换逻辑本身的开销很小但可以避免在不利场景下使用DeepGEMM带来的性能损失。5.2 缩放因子精度导致的数值不稳定另一个让我头疼的问题是缩放因子精度导致的数值不稳定。在某些层里激活值的动态范围特别大用per-tensor的缩放因子时要么大值溢出要么小值被量化成零。这个问题在浅层网络里尤其明显因为浅层的激活值分布通常更分散。解决这个问题的思路有几个。一是改用per-channel缩放让每个通道有自己的缩放因子这样可以更好地适应不同通道的数值分布。但per-channel会带来额外的存储和计算开销需要权衡。二是在量化之前做数值范围的裁剪把极端值截断到一个合理的范围内牺牲一点精度换取稳定性。三是混合精度策略对数值范围大的层用FP16对数值范围小的层用FP8。DeepGEMM本身只负责FP8的计算但你可以通过框架层面的调度来实现这种混合策略。我自己的经验是per-channel缩放加上适度的裁剪在大多数场景下都能取得不错的效果。但具体的参数需要根据你的模型和数据来调没有一套通用的配置。5.3 多卡环境下的负载均衡问题如果你在多卡环境下使用DeepGEMM还会遇到负载均衡的问题。不同的卡可能负责不同的矩阵乘法任务如果任务分配不均匀有的卡忙死有的卡闲死整体性能就会受影响。DeepGEMM本身不负责任务调度这是框架层面的工作。但你在设计并行策略时需要考虑DeepGEMM的特性。比如DeepGEMM对某些矩阵形状的优化特别好那你就应该尽量把这种形状的矩阵乘法分配到同一张卡上避免跨卡通信的开销。另外DeepGEMM的kernel启动有一定的固定开销如果矩阵太小这个开销的占比就会很高这时候可能需要把多个小矩阵乘法合并成一个大矩阵乘法来处理。还有一个细节是显存管理。FP8的数据虽然比FP16小但DeepGEMM在计算过程中可能需要额外的显存来存储中间结果和缩放因子。在多卡环境下显存是共享资源如果管理不当可能会导致显存不足。建议在集成DeepGEMM时仔细计算每个kernel的显存需求并留出足够的余量。6. 一些个人体会和后续可以折腾的方向折腾DeepGEMM这段时间我最大的体会是极致的性能优化往往来自于对场景的深刻理解而不是对通用技术的堆砌。DeepGEMM之所以快不是因为它用了什么黑科技而是因为它清楚地知道自己的目标场景是什么然后针对这个场景做了大量的特化工作。这种做减法的思路在很多性能优化场景下都是适用的。如果你已经跑通了DeepGEMM的基本功能接下来可以尝试几个方向。一是自定义缩放因子的计算策略根据你的模型特点设计更适合的量化方案。二是把DeepGEMM与其他优化技术结合比如算子融合、内存池化等看看能不能产生叠加效应。三是针对你的特定矩阵形状做进一步的调优DeepGEMM虽然已经做了很多特化但你的场景可能有更特殊的形状值得进一步挖掘。最后分享一个小技巧在调试DeepGEMM的性能问题时先用小规模的矩阵做快速迭代确认基本逻辑正确之后再放大到实际规模。小规模测试的反馈周期短更容易定位问题。另外记得保存每次调优的配置和对应的性能数据这样当你回头来看的时候能清楚地知道哪些改动是有效的哪些是无效的。性能优化是一个不断试错的过程好的记录习惯能帮你省下很多时间。
阅读完成 · 觉得有帮助？
