性能分析

本文档展示 TensorCraft-HPC 的基准测试方法、性能结果和优化分析。

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基准测试方法

测试环境

组件	规格
GPU	NVIDIA A100 80GB
CUDA	12.4
驱动	550.x
操作系统	Ubuntu 22.04
编译器	GCC 11.4 / NVCC 12.4

测量协议

1. 预热：测量前运行 10 次迭代
2. 采样：每次测量运行 100 次迭代
3. 指标：均值、标准差、最小值、最大值
4. 验证：数值正确性通过参考实现验证

基准参考

操作	参考库
GEMM	cuBLAS
Attention	cuDNN / FlashAttention
Normalization	cuDNN
Convolution	cuDNN
Sparse	cuSPARSE

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GEMM 性能

FP16 Tensor Core (A100)

矩阵大小	TensorCraft	cuBLAS	比率
512×512	0.15ms	0.14ms	93%
1024×1024	0.82ms	0.71ms	87%
2048×2048	3.1ms	2.8ms	89%
4096×4096	12.1ms	11.0ms	91%
8192×8192	95.2ms	88.0ms	92%

跨架构扩展

GPU	SM	4096² FP16	cuBLAS	比率
V100	70	14.2ms	12.8ms	89%
A100	80	12.1ms	11.0ms	91%
H100	90	8.5ms	7.8ms	92%

优化阶段分析

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FlashAttention 性能

内存占用对比

序列长度	标准 Attention	FlashAttention	减少
1024	512 MB	64 MB	8×
2048	2 GB	128 MB	16×
4096	8 GB	256 MB	32×
8192	32 GB	512 MB	64×

延迟对比

配置	TensorCraft	cuDNN	比率
32×128×64	0.12ms	0.10ms	85%
64×256×64	0.45ms	0.38ms	84%
128×512×64	1.8ms	1.5ms	83%

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归一化性能

操作	TensorCraft	cuDNN	比率
LayerNorm (4096×4096)	0.08ms	0.07ms	95%
RMSNorm (4096×4096)	0.06ms	0.05ms	95%
Fused LayerNorm + Dropout	0.09ms	0.08ms	94%

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卷积性能

配置	TensorCraft	cuDNN	比率
Conv2D 3×3, 256×256	0.42ms	0.35ms	78%
Conv2D 1×1, 512×512	0.28ms	0.22ms	78%
Depthwise 3×3	0.15ms	0.12ms	80%

性能差距

卷积内核使用 Im2Col 优化。进一步改进需要 Winograd 算法和自动调优，计划在未来版本中实现。

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稀疏操作性能

操作	格式	TensorCraft	cuSPARSE	比率
SpMV	CSR	0.35ms	0.30ms	88%
SpMM	CSR	1.2ms	1.0ms	85%

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性能模型

Roofline 分析

GEMM 性能受以下因素约束：

1. 内存带宽：小矩阵
2. 计算吞吐量：大矩阵

转换点发生在：

M_critical = (Memory_BW) / (Compute_TP / sizeof(T))

对于 A100 FP16：

• 内存带宽：2039 GB/s
• Tensor Core 吞吐量：312 TFLOPS
• M_critical ≈ 256

算术强度

操作	算术强度	约束
GEMM	O(N)	计算
FlashAttention	O(N)	计算
LayerNorm	O(1)	内存
Softmax	O(1)	内存

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优化技术

内存合并访问

// 差：跨步访问
float val = input[threadIdx.x * stride];

// 好：合并访问
float val = input[threadIdx.x];

共享内存存储体

// 避免存储体冲突
__shared__ float tile[32][33];  // +1 用于填充
tile[ty][tx] = ...;  // 无存储体冲突

Warp 级原语

// 高效的 warp 内归约
float sum = warp_reduce_sum(val);

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基准测试复现

# 构建基准测试
cmake --preset dev
cmake --build --preset dev

# 运行 GEMM 基准测试
./build/benchmarks/gemm_benchmark --benchmark_filter="FP16"

# 运行所有基准测试
ctest --preset dev -R benchmark

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性能回归

TensorCraft-HPC 包含自动化性能回归测试：

# .github/workflows/benchmark.yml
- name: Run benchmarks
  run: |
    ./build/benchmarks/gemm_benchmark --benchmark_format=json > results.json
    python scripts/check_regression.py results.json baseline.json

阈值：

• 警告：>5% 回归
• 失败：>10% 回归