cuda算子优化库产品系统

行业场景：
面向深度学习框架底层性能优化领域，聚焦 PyTorch 生态中算子执行效率不足、融合算子支持有限等痛点，通过手工编写 CUDA 内核、优化内存访问与计算逻辑、实现算子融合等手段，构建一套高性能算子优化库。
该库需兼容 PyTorch 接口规范，既能单独替换低效原生算子，也能提供 FlashAttention 等高频融合算子的高效实现，最终支撑 Transformer、LLM 等大模型在训练 / 推理阶段的算力提升与显存优化。

核心业务目标
算子支持：实现 FlashAttention、Grouped-Query Attention 等融合算子的 AMD GPU 适配版本，利用 ROCm 生态特性（如 MIOpen、rocBLAS）解决 “算子拆分执行” 的内存带宽浪费问题，将注意力机制计算效率提升 50% 以上。
性能突破：针对 PyTorch 原生算子（如矩阵乘、卷积、激活函数等）在特定场景（如高维张量、稀疏计算）下的性能瓶颈，通过 CUDA 优化使算子执行速度提升 2-10 倍，显存占用降低 30% 以上。
融合算子支持：实现 FlashAttention、Grouped-Query Attention 等融合算子的 CUDA 版本，解决原生框架中 “算子拆分执行” 导致的内存带宽浪费问题，将注意力机制计算效率提升 50% 以上。
通用性与兼容性：算子库需支持 PyTorch 的自动微分（Autograd）机制，适配动态图 / 静态图模式，并提供 Python 接口供上层框架无缝调用。
工程化落地：建立算子性能基准测试体系（如对比 PyTorch 原生算子、Triton 优化算子），输出可复用的优化模板（如线程块划分、共享内存利用、数据类型适配），支撑后续算子快速迭代

算子瓶颈分析：通过 PyTorch Profiler 等工具定位性能热点，识别算子中内存访问效率低（如非连续内存访问、重复数据加载、bank冲突等）、计算资源利用率不足（如 SM occupancy 低、指令流水线阻塞，寄存器占用过多）等问题。
CUDA 内核开发：针对目标算子（warpctc、softmax、topk、layernorm等）优化线程映射策略（如 2D 线程块适配矩阵分块）、利用共享内存（Shared Memory）减少全局内存访问，结合寄存器 tiling 提升计算并行度。
针对融合算子（如 FlashAttention），通过 “计算 - 内存访问重叠”“数据重排（Row-major→Block-major）”“软同步（Soft Sync）” 等技术，规避多头注意力中多次读写全局内存的开销，实现计算与访存的流水线化。
数据类型适配：支持 FP16、BF16、FP8 等低精度计算，结合混合精度策略（如计算用 FP16，累加用 FP32）在保证精度的前提下提升吞吐量。
兼容性适配：通过 PyTorch 的torch.library.Library注册自定义算子，实现与torch.nn模块的接口对齐；针对不同 GPU 架构（如 SM_80、SM_90）编写条件编译代码，利用 Tensor Core 等硬件特性。
性能验证与迭代：构建基准测试集（如基于 GPT-2、LLaMA 的子模块），对比优化前后的吞吐量（TFLOPS）、延迟（ms）、显存峰值，通过迭代调整线程配置、内存布局等参数逼近硬件理论性能上限