Helion: Eine hochgradige DSL für leistungsfähige und portable ML-Kerne

In der modernen Welt des maschinellen Lernens ist die Nachfrage nach Hochleistungsberechnungen gestiegen, was zur Entwicklung von benutzerdefinierten Kernen geführt hat. Diese Kerne bieten beeindruckende Leistungen, sind jedoch oft in hardware-spezifischen, niedrigstufigen Sprachen geschrieben, was langfristig zu einem Wartungsaufwand führt. Helion löst dieses Problem, indem es eine hochgradige, in Python eingebettete domänenspezifische Sprache (DSL) bereitstellt, die in automatisch optimierten Triton-Code kompiliert wird.

Einführung in Helion

Die Entwicklung von Helion zielt darauf ab, eine neue Abstraktionsebene zu schaffen, die die benutzerfreundliche Einfachheit von PyTorch mit der Leistung einer niedrigstufigen Sprache verbindet. Helion automatisiert mühsame und fehleranfällige Aufgaben wie Tensor-Indizierung, Speicherverwaltung und hardware-spezifische Anpassungen. Dies ermöglicht es Entwicklern, sich auf die algorithmische Logik zu konzentrieren, anstatt sich mit hardware-spezifischen Implementierungsdetails auseinanderzusetzen.

Motivation für eine neue DSL

Die Wahl des richtigen Abstraktionsniveaus für die Entwicklung von Kernen ist eine strategische Entscheidung, die direkt die Leistung, Wartbarkeit und die Geschwindigkeit der Entwickler beeinflusst. Aktuelle Programmiersprachen und Abstraktionen zwingen Entwickler oft in eine falsche Dichotomie zwischen niedrigstufiger Kontrolle und hochgradiger Produktivität. CUDA, Triton und PyTorch bieten jeweils Vor- und Nachteile, aber Helion zielt darauf ab, das Beste aus beiden Welten zu vereinen.

Das Helion-Programmiermodell: „PyTorch mit Tiling“

Das Ziel des Helion-Programmiermodells ist es, Boilerplate-Code zu minimieren und das bestehende Wissen der Entwickler über PyTorch zu nutzen. Ein typischer Helion-Kernel besteht aus zwei Teilen: Host-Code, der auf der CPU läuft, und Device-Code, der in einen hochleistungsfähigen Triton-Kernel kompiliert wird. Die Kernsprache, hl.tile, unterteilt den Iterationsraum des Kerns in Tiles, wobei Helion die spezifischen Implementierungsdetails automatisch behandelt.

Helions Autotuner: Optimale Kerne durch implizite Suchräume generieren

Ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal von Helion ist der automatisierte, vorab definierte Autotuning-Engine. Helion konstruiert automatisch einen umfangreichen, mehrdimensionalen Suchraum über Implementierungsentscheidungen. Wenn ein Kernel zum ersten Mal ausgeführt wird, initiiert der Autotuner eine automatisierte Suche, die typischerweise etwa 10 Minuten dauert und Tausende von Kandidatenkonfigurationen bewertet.

Leistungsanalyse und Benchmarks

Die Leistung von Helion wurde mit torch.compile und handgeschriebenen Triton-Kernen verglichen. Auf der NVIDIA B200 GPU erzielte Helion einen geometrischen Mittelwert von 3,27x Speedup im Vergleich zur Eager-Modus-Ausführung. Auf der AMD MI350X zeigte Helion ähnliche Ergebnisse mit einem Speedup von 2,37x.

Fallstudien

In einer Fallstudie wurde gezeigt, dass eine Helion-Implementierung des RMSNorm-Rückwärtskerns in weniger als einem Tag eine Leistung aufwies, die mit einer hochoptimierten Quack-Kernel-Implementierung vergleichbar war. Eine weitere Fallstudie verglich Helion mit TileLang und zeigte, dass Helion in vielen Fällen überlegen war.

Schlussfolgerungen

Helion schließt eine kritische Lücke im Bereich der Kernel-Autorierung für maschinelles Lernen. Durch die Kombination einer vertrauten, hochgradigen PyTorch-ähnlichen Syntax mit einer leistungsstarken Autotuning-Engine ermöglicht es Entwicklern, tragbare und zukunftssichere Kerne zu schreiben, die eine erstklassige Leistung erzielen, ohne tiefes Hardwarewissen zu erfordern.

Quellenliste:

• Quelle: HELION: A HIGH-LEVEL DSL FOR PERFORMANT AND PORTABLE ML KERNELS
• Helion Source Code
• Helion Documentation
• Helion talk at PTC 2025