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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,这座数据工厂的模型被迅速拉近。

    他现在不是在外面观看,而是置身其中了。

    从里面看,这座工厂极为壮观。

    每一个线程块都是一座楼高的机械臂,数量之多,一眼望不到头,它们整齐地排列成阵列,在半空中有条不紊地运动,带起的气流让空气都在震颤。

    脚下是密密麻麻的传送带,无数发光的数据块在上面高速滑行,偶尔有几个数据块碰撞,进出短暂的电光,随即消散无踪。

    头顶则是层叠的共享内存储物格,每一个格子都在以惊人的速度吞吐着数据,进进出出,像呼吸一样。

    整个场景令人震撼,但是在这麽近距离的仔细观察下,很多不合理的地方也变得极为明显。

    几个巨型计算核心都还有着很多空位,但是数据块被堵在传送带上运不进来,这些计算核心都在高速空转。

    明明旁边的几条传送带上空空如也,几个机械臂却把所有的数据往一个已经堆满的传送带上塞,塞不下的时候,几个机械臂就呆呆地等在半空中,一动不动。

    这种情况,用计算机科学的术语来说,就是线程阻塞了。

    韩路一仔细观察了一会儿,心里只有一个想法。

    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出来。

    【当前算子:FusedAttentionBackward】

    【目标:完成L100适配,并进行软硬体协同调优】

    【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,韩路一的眉毛轻轻一挑。

    难怪赵文渊和江松然一提到训练就头疼。

    推理路径上还能靠工程手段投机取巧,训练这边就没有那麽好糊弄了。

    反向算子的吞吐拉不上去,L100这辆车,明明有着跑车的性能,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。

    韩路一切换了一下视角,又做了一下视野覆盖。

    很快,一条条数据流水线浮现在他的眼前,那些顺畅的通路被渲染成了蓝色,堵塞的通路则呈现刺眼的红色。

    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了搬运的节奏和对准的方向,很快,那些红色的线条都变成了浅蓝色。

    这下舒服了。

    【策略:块内重计算(Block—wiserecompute)】

    【显存读写下降:37%】

    效果出来了。

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

    接下来是调整数据块的大小。

    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运算,在进入运算管线之前,这些原始数据必须按照一定的规则进行切分,在子计算完成之後,再进行合并运算,把所有的结果汇总起来。

    数据块要切多大,对晶片工程师和算子工程师来说,都是不小的挑战,想要找到不大不小正合适的点,只能先通过数学方法进行粗算,然後在一次次地进行工程验证。

    如果做纯数学运算不可以吗?

    答案是不可以。

    现在的GPU晶片,包括其他的计算核心如电脑CPU,或者手机晶片,采用的都是十纳米上下的制程量级。

    像L100,是七纳米制程。

    这是什麽概念呢?

    一根头发丝的直径大约是七万纳米,也就是说,如果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电晶体。

    在这个尺度下,传统经典物理学已经开始失效了。

    电子不会再老老实实地沿着预设的路径运动,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来的「最优方案」,实际跑起来往往达不到理论极限。

    物理世界会在最後一步给你打个折扣,而折扣打多少,则在每一块晶片都不完全相同。

    所以工程师在规划切分数据块的时候,必须留有冗余;而冗余留多少,就要靠真实数据来校准了。

    单是在这一步所要花费的时间,就要以月来计算。

    但是对韩路一来说,这是一件一目了然的事情。

    他伸出手,手指轻轻一捏,视界中虚拟的数据块就相应变小,传送带上的流动水流也更顺畅了起来,但是因为数据块太小,运算核心的负载也肉眼可见的降了下来,大量的空转让核心发出冷峻的嗡嗡声。

    从视界的数据上看,整体的数值吞吐量反而下降了。

    然後他的手指又微微张开,数据块相应变大,传送带上也变得更密集,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,眼看着就要崩溃了。

    这时候,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了电脑上的代码里。

    易如反掌。

    在虚拟投影的世界里,韩路一漂浮在半空中,俯视着经过调整之後正在高速有序的运转的机械工厂,心里涌出一种快感。

    这种快感,就像是把俄罗斯方块堆的高高的,只留出边上的一个空列,来了一个长条一落到底,一下消除四行。

    那样一种快感。

    这是一种专属於工程师的快感。

    韩路一再次打开视界,检查一下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,显存读写也逼近了理论极限。

    他轻轻地吐出一口气。

    这才是L100应该有的样子。

    做完了这个最难的算子的适配,韩路一对新研发出来的这个视界技能【算子适配】有了一个大概的了解。

    网上所有能找到的硬体、编译、调优知识,视界全都吸收进去了,最後做出来的这个视界技能,更是把工程验证的过程直接变成了意念里的沙盒游戏。

    至於效率嘛————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的工作,只需要退出现在加载的【注意力融合反向算子】模块,然後再载入突然,他眼前充满科幻色彩的半透明界面和虚拟的硬体模型闪烁了两下,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之後,他已经不怎麽需要省着用视界了,可以说是想开就开,有的时候忘了关就一直开。

    这还是他第一次把精力用尽。

    韩路一默默回想了一下,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,不到一个小时的时间,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,同时消耗掉了六百多点精力。

    这麽看来,今晚是没办法继续肝了,但是在视界如此给力的情况下,只要规划好精力的分配,一个月之内把所有的算子适配都做完是完全可行的。

    韩路一满意地点了点头,手动在电脑上敲上了提交命令。

    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,十三楼的人工智慧基础设施组,有不少人还在加班o

    江松然今天开组会的时候已经把接下来的计划传达过了,全力做L100的推理适配。

    全组的人压力都很大。

    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啊。

    这种工作,是最不敢保证交付时间的,都是没人做过的东西,你根本没办法预测会在什麽地方出个填不平的大坑。

    但是江松然说话的语气很笃定,虽然没有说明确的时间线,但是大家都感觉到了江松然的决心。

    任务分配到人,每个人负责几个算子,按照优先级从高到低做,只要求功能实现,先不做性能调优,做完了就提交评审,然後再做下一个。

    工作量很大,所以有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,薪水拿的不低,但他不是为了钱来的。

    他不一样,他是为了理想。

    毕竟,如果一个人靠着英伟达的股票已经实现了财务自由的话,他接下来的工作不去追求理想,又去追求什麽呢?

    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的工作一给大模型训练框架里的内核(Kernal)做适配,做性能分析(Profiling)工具。

    但就是因为他的履历,他对公司现在的方向不太看好。

    太急功近利了。

    太想毕其功於一役了。

    在硬体上做适配,做调优,和做网际网路不一样。

    这里需要的不是什麽快速叠代、小步快跑,这是一件必须沉下心来,慢慢扣、慢慢做的事情。

    心急吃不了热豆腐。

    干起活来很痛苦,这是很正常的。

    今天拿起分析工具一跑,运算效率又波动了,为什麽?

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

    想知道为什麽,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的时候,范小天就很不舒服。

    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。

    毕竟这麽不切实际的任务,不像是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,也可能是模型做的太好、心态飘了。

    反正不管怎麽样,范小天已经给源智在心里调低了评分。

    理想终究是错付了。

    摇了摇头,把这些杂念赶出大脑,他在公司提供的连结下单了晚餐的外卖,然後开了一听可乐。

    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,开着的是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是比较有难度的,还全是红色的。

    其中最难的就是这个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,忍不住叹了一口气。

    这玩意儿太难啃了。

    范小天以前在英伟达的时候,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,什麽Attention反向、Softma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的。

    把它们融合在一起,要保证所有的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,这简直是地狱级的难度。

    在硬体调优的所有工作里,这也算得上是皇冠上的明珠。

    说实话,这种活范小天以前是轮不上做的。

    这也就是来了源智,矮子里面拔将军,只能让他顶上了。

    至於做到和英伟达一样的效率,他是想也没有想的,做不到。

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

    至於性能优化,那没几个月是干不下来的,干完之後能到英伟达基准的百分之八十就够他出去和前同事吹牛的了。

    就这,还得看L100的编译器配不配合。

    开始工作前先上柱香,看能不能让机魂大悦。

    硬体做得时间久了,人都变迷信起来了。

    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後啃—有可能做着做着大家发现实在做不出来,这个骨头就不用啃了。

    他在关闭浏览器前又瞥了一眼。

    然後关掉了浏览器。

    范小天站了起来,准备去取外卖。

    突然,他整个人一愣。

    刚才那个页面,我是不是看见什麽了?

    什麽呢?

    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,但要是不确定一下的话,总觉得心里不舒服。

    他鬼使神差地又打开了刚才关掉的页面,发现真的有东西。

    【注意力融合反向算子】的代码库有个新提交。

    「FusedAttentionBackward adapter completed"

    做完了?谁这麽大口气啊?

    范小天点开看了看提交者的用户名。

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

    公司分配的邮箱都是按照名字来的,像他的用户名就是fan.

    怎麽还有人可以给自己起名的?

    这谁啊?

    范小天抬起头来环顾了一圈,想看看是不是哪个同事在搞恶作剧,但是感觉没有人在注意这边。

    他又低下头打开了提交的代码。

    代码量并不大。

    但是他看着看着就瞪大了眼睛。

    http://www.shenyishengshou.com/yt128808/49589511.html

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