Optimierung von GEMM mit Thread Block Clustern auf NVIDIA Blackwell GPUs

In der heutigen digitalen Welt sind effiziente Berechnungen von großer Bedeutung, insbesondere in Bereichen wie maschinelles Lernen und wissenschaftliche Berechnungen. NVIDIA hat mit der Blackwell-Architektur bedeutende Fortschritte gemacht, die es Entwicklern ermöglichen, die Leistung ihrer Anwendungen durch die Nutzung von Thread Block Clustern und den neuen 2-SM UMMA-Anweisungen zu optimieren. In diesem Artikel werden wir die Konzepte hinter diesen Technologien näher beleuchten und deren Implementierung in CUTLASS untersuchen.

Einführung in Thread Block Cluster

Thread Block Cluster sind eine neue Funktion, die es Entwicklern ermöglicht, SMs (Streaming Multiprocessors), die physisch nahe beieinander liegen, zu gruppieren. Dies bedeutet, dass Thread Blocks in einem Cluster gemeinsam auf den gleichen GPU Processing Cluster (GPC) zugreifen können. Diese Funktion, die erstmals in der NVIDIA Hopper-Architektur eingeführt wurde, ermöglicht eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen benachbarten Thread Blocks.

Distributed Shared Memory

Ein bemerkenswerter Vorteil von Thread Block Clustern ist die Möglichkeit, auf gemeinsamen Speicher zuzugreifen, was als Distributed Shared Memory bezeichnet wird. Dies ermöglicht es den Thread Blocks, Daten gemeinsam zu laden und sich gegenseitig zu synchronisieren, was die Effizienz bei der Verarbeitung von Daten erheblich steigert.

Verwendung von Thread Block Clustern

Die Clustergröße wird als dim3-Tupel definiert, wobei die maximale unterstützte Größe eines Clusters 8 beträgt. Einige GPUs, wie die Hopper H100 und Blackwell B200, erlauben Clustergrößen von bis zu 16 mit einer Opt-in-Option. In CUTLASS wird ein Cluster mithilfe eines speziellen Launchers gestartet: launch_kernel_on_cluster.

TMA Multicasting

TMA Multicast ist eine Funktion, die darauf abzielt, den Datentransfer zu beschleunigen, indem dasselbe Tensor-Tile gleichzeitig in mehrere CTAs innerhalb desselben Clusters geladen wird. Dies reduziert den globalen Speicherverkehr erheblich, insbesondere wenn mehrere CTAs dasselbe Daten laden müssen. Durch die Verwendung von TMA Multicast kann die Anzahl der geladenen Daten um einen Faktor von 4 reduziert werden, wenn vier CTAs beteiligt sind.

Beispiel: GEMM mit TMA Multicast

Im CuTe Blackwell Beispiel 3 wird gezeigt, wie Multicasting im Kontext von GEMM verwendet wird. Hierbei wird ein Cluster der Form <2,2,1> betrachtet, wobei jeder CTA ein Ausgabetile von der Größe (bM, bN) verarbeitet. Durch die Verwendung von TMA Multicast können die CTAs effizienter auf die benötigten Daten zugreifen, was die Gesamtleistung des GEMM-Kernels verbessert.

Synchronisation bei TMA und UMMA

Die Synchronisation ist ein entscheidender Aspekt bei der Verwendung von TMA und UMMA. Bei der TMA müssen alle CTAs, die an den Multicast-Operationen teilnehmen, warten, bis die erforderlichen Daten geladen sind. Dies wird durch Barrieren erreicht, die sicherstellen, dass alle CTAs bereit sind, bevor die Berechnungen fortgesetzt werden.

Post-UMMA Synchronisation

Nach der Ausführung der UMMA-Operation ist es wichtig, dass alle CTAs, die auf die gleichen Daten zugreifen, synchronisiert werden, um sicherzustellen, dass keine Daten überschrieben werden, bevor alle CTAs ihre Berechnungen abgeschlossen haben. Hierbei kommt eine gezielte Synchronisation zum Einsatz, die es ermöglicht, dass einige CTAs schneller vorankommen können, während andere noch mit ihren Berechnungen beschäftigt sind.

Pair-UMMA mit TMA Multicast

Ein weiteres interessantes Konzept ist die Pair-UMMA, bei der zwei benachbarte CTAs in einem Cluster gemeinsam an einer MMA-Operation arbeiten. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung der Ressourcen, da jeder CTA nur die Hälfte der Daten lädt und verarbeitet. Die Implementierung dieser Technik erfordert eine sorgfältige Planung der Indizes und der Synchronisation, um sicherzustellen, dass die CTAs effektiv zusammenarbeiten.

Fazit

In diesem Artikel haben wir die fortgeschrittene Nutzung von Thread Block Clustern in der NVIDIA Blackwell-Architektur untersucht. Durch die Kombination von TMA Multicasting und 2-SM UMMA können Entwickler die Leistung ihrer GEMM-Anwendungen erheblich steigern. Diese Technologien bieten neue Möglichkeiten zur Optimierung von Berechnungen und zur Verbesserung der Effizienz in modernen Anwendungen.

Quellenliste:

• Quelle: OPTIMIZING GEMM WITH THREAD BLOCK CLUSTERS ON NVIDIA BLACKWELL GPUS
• TMA Multicast Tutorial
• CuTe Blackwell Examples