高级特性

本章介绍 Tileon 的高级特性，用于优化和特殊操作。

Softmax

逐行 softmax 实现：

@tileon.jit
def softmax_kernel(x_ptr, output_ptr, row_stride, n_cols, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    row_idx = tl.program_id(0)
    row_start = row_idx * row_stride
    row_offset = row_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
    mask = row_offset < row_start + n_cols
    x = tl.load(x_ptr + row_offset, mask=mask, other=float('-inf'))
    x_max = tl.max(x, axis=0)
    x_exp = tl.exp(x - x_max)
    x_sum = tl.sum(x_exp, axis=0)
    softmax_vals = x_exp / x_sum
    tl.store(output_ptr + row_offset, softmax_vals, mask=mask)

Flash Attention

用于 Transformer 模型的高效注意力机制。

Block-Sparse Attention

具有自定义块模式的稀疏注意力。

随机数生成

基于 Philox 的伪随机数生成器，用于在内核中生成随机值：

import tileon.language.random as tl_random

@tileon.jit
def random_kernel(output_ptr, seed, n_elements, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    pid = tl.program_id(axis=0)
    offsets = pid * BLOCK_SIZE + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
    mask = offsets < n_elements

    random_vals = tl_random.rand(seed, offsets)

    tl.store(output_ptr + offsets, random_vals, mask=mask)

矩阵乘法优化

GEMM 优化技巧：

1. 根据硬件选择适当的块大小
2. 使用 tl.dot 进行高效的瓦片乘法
3. 最小化共享内存库冲突
4. 优化内存访问模式

BLOCK_M = 128
BLOCK_N = 256
BLOCK_K = 64

原子操作

用于并行归约的原子操作：

tl.atomic_add(output_ptr, value, mask)
tl.atomic_max(output_ptr, value, mask)
tl.atomic_min(output_ptr, value, mask)

调试

打印和断言：

tl.device_print("value: ", value)
tl.static_assert(BLOCK_SIZE <= 1024)
tl.device_assert(x > 0, "x must be positive")

性能调优

1. 分析 内核以识别瓶颈
2. 优化 内存访问模式
3. 使用 适当的块大小
4. 利用 可能的共享内存
5. 最小化 线程束内的分支