MarkTechPost • 17일 전

엔비디아 타일 기반 GPU 프로그래밍 완벽 가이드

IMP

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핵심 요약

본 튜토리얼은 엔비디아의 타일(Tile) 기반 GPU 프로그래밍 방식을 TileGym과 Colab 환경에서 실습합니다. cuTile 백엔드와 Triton 커널을 활용하여 벡터 덧셈부터 플래시 어텐션(Flash Attention)까지 핵심 알고리즘을 구현하며, 하드웨어 호환성을 고려한 최적화 전략을 제시합니다. GPU 연산 최적화와 AI 모델 학습 효율을 높이고자 하는 개발자에게 매우 유용한 자료입니다.

번역된 본문

이번 튜토리얼에서는 우리는 TileGym을 활용해 엔비디아의 타일(Tile) 기반 GPU 프로그래밍을 탐구하며, 다양한 하드웨어에서 실행되는 Colab 워크플로우를 구축합니다. 우리는 CUDA 환경을 테스트하고 실제 cuTile 백엔드를 시도해 보며, 일반 Colab GPU에 cuTile 스택이 없는 경우에는 Triton을 대안으로 사용합니다. 우리는 단일 스레드 대신 전체 데이터 타일을 조작하여 이를 불러오고(load), 계산하고(compute), 저장하는(store) 핵심 타일 개념을 배웁니다. 또한 벡터 덧셈, 퓨즈드 GELU(fused GELU), 행 단위 소프트맥스(row-wise softmax), 타일 매트릭스 곱셈(tiled matrix multiplication), 그리고 플래시 어텐션(flash attention)을 구현해 보고, 각각을 PyTorch와 비교하여 검증합니다.

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In this tutorial, we explore NVIDIA tile-based GPU programming with TileGym, building a Colab workflow that runs across different hardware. We probe the CUDA environment, try the real cuTile backend, and fall back to Triton when standard Colab GPUs lack the cuTile stack. We learn the core tile idea: operate on whole data tiles instead of single threads, then load, compute, and store them. We implement vector addition, fused GELU, row-wise softmax, tiled matrix multiplication, and flash attention, checking each against PyTorch. The post A Coding Guide to NVIDIA’s Tile-Based GPU Programming: From cuTile and Triton Kernels to Flash Attention appeared first on MarkTechPost.

GPU 프로그래밍 엔비디아 Triton Flash Attention 최적화