斯坦福 Hazy Research 团队刚刚发布了一项重量级优化作用 ：他们将开源模型 Llama-3.2-1B 的盛赞斯坦前向推理整合成了一个“Megakernel”，并将低推迟推理才干面向了极限 。福团
在某些实时性极高的队新运用中 ，例如对话式 AI 和人类参加的作让交互式工作流中 ，大言语模型的盛赞斯坦呼应速度不只重要 ，乃至能够决议用户体会的福团胜败 。
团队以为约束 LLM 推理速度的队新瓶颈其实是在内存加载的问题上，他们经过研讨发现 ，作让现有的盛赞斯坦开源推理引擎（如 vLLM 、SGLang），福团在极低推迟的队新单序列生成使命下 ，即使在尖端 GPU（如 H100）上，作让也只能运用不到 50% 的盛赞斯坦内存带宽 。
这首要是福团由于每层 Transformer 模块被拆解成几十到上百个 CUDA kernel ，每个 kernel 履行十分小的队新操作（比方 RMS norm 、注意力 、MLP 、Rotary Position Embedding 等），它们之间存在许多上下文切换与等候 。
更严峻的是，这些 kernel 发动与收尾的本钱加起来 ，并不会被 CUDA Graph 或 PDL（Programmatic Dependent Launch）等机制充沛躲藏，反而在短时使命中被扩大 。
换句话说 ，GPU 花了许多时刻“等着干活” ，而不是“在干活” 。Hazy 团队的研讨也正是围绕着这个问题打开 。
Megakernel ：从零规划的交融思路 。
先说试验成果 ，Megakernel在 H100 上的推理推迟紧缩至缺乏 1 毫秒 ，显存带宽运用率高达 78%，相较于 vLLM 提高了 2.5 倍 、相较 SGLang 提高 1.5 倍；而在更先进的 B200 渠道上 ，推迟进一步下降至 600~680 微秒 ，迫临理论极限 。
从一次完好推理的时刻散布来看，250 微秒用于存储激活 、等候一致性与数据加载 ，200 微秒用于 RMSNorm 与 matvec（其间 matvec 占比达 95%） ，权重加载仅需 30 微秒 ，流水机制体现安稳 。warp 间同步与 barrier 带来 40 微秒的推迟，其他如 setup 、参数传递与页状况符号等杂项开支算计约 80 微秒 。
全体来看 ，在精心调度下 ，Hazy 团队的 Megakernel 简直已将当时硬件功能压榨至极限 。
而能够得到以上作用 ，其实都归功于 Hazy 团队提出的一个急进但有用的规划思路：将整个前向传达进程整合为一个单一 CUDA kernel ，也便是所谓的 Megakernel 。
试验中 ，他们根据已有 ThunderMLA 架构 ，开发了一个 GPU 上运转的轻量“指令解说器”体系 。该体系为每个 Streaming Multiprocessor（SM）预先分配一段“履行计划” ，其间包括多条按顺序排列的指令，每条指令代表 Transformer 模型中的一个结构单元 。
这些指令包括：
交融 RMSNorm 、QKV projection、RoPE 的复合指令；
attention 矩阵乘与减缩核算（支撑长序列 GQA）；
O-projection 与 residual 相加；
MLP 的 RMSNorm 、gate 激活（SiLU）与上投影；
down projection 和终究 residual；
最终一层 RMSNorm + language modeling head。
每个指令都根据一致的 CUDA 模板构建 ，完结对 load、store 、compute 的标准化封装 。指令间依靠由解说器在运转前静态排布 ，每个 SM 能够重复复用同一个 schedule 以处理多个 token 。
此外 ，为确保高效的数据途径 ，解说器会将这些履行计划按模型结构静态编列 ，避免调度时动态分支 ，提高吞吐与并发履行才干。
一同为了完结流水化核算并避免 shared memory 抵触 ，团队还对 GPU 的同享内存进行了分页办理 ，例如 ：
将前 213KB 的 shared memory 分为 13 个 16KiB 页面；
剩下部分用于存储指令参数 、页分配信息等；
每条指令在加载前显现恳求页 ，完毕后归还给解说器调度器；
当页被开释时 ，解说器会当即将其分配给下一条等候中的指令 。
这种机制确保了下一个核算阶段能够尽早开端预加载权重 ，然后最大化带宽运用率并消除“气泡”。
不过 Megakernel 结构无法依靠传统的 kernel 间隐式同步 ，因而 Hazy 团队还运用了一个计数器体系 ：他们在 global memory 中保护一组整数 ，每条指令完结后会对对应计数器 +1 ，若某条指令依靠从前进程的成果 ，它会等候计数器到达特定值才履行 。
例如 ：在 MLP 下投影阶段 ，团队将中心态拆成 4 个 chunk ，每个 chunk 在写入后当即触发后续核算，然后完结并行流 。此外 ，团队经过准确设置依靠图 ，避免了大局 barrier ，大幅减少了指令之间等候的糟蹋，使得整个内核履行尽或许地挨近理论并发 。
除此之外 ，研讨团队还对 CUDA 异步屏障（asynchronous barrier）的功能进行了丈量，发现即使在 barrier 已“pass”的状况下 ，每次仍需 60ns ，同步操作本钱不行忽视 。而在实践履行中 ，尤其在 matrix-vector（矩阵乘向量）这类要害操作中 ，他们发现 ：在 Hopper 架构（如 H100）上 ，运用惯例 CUDA 中心（非 Tensor Core）能够更有用 ，不过在 Blackwell 架构上，Tensor Core 功能占优 。
这也阐明在硬件不同代代中 ，Megakernel 的最佳完结途径也应适配微架构差异 ，而非一套计划通用一切渠道 。
为什么传统推理方法功率如此低下 ？
在具体打开 Megakernel 的构建之前 ，Hazy 团队其实先回头梳理了一个要害问题：为什么现在干流的 LLM 推理体系 ，在小 batch、极低推迟这种场景下 ，体现这么“不给力” 。
他们发现 ，像 vLLM 和 SGLang 这样的体系 ，在处理生成一个 token 这种极限状况时，GPU 的显存带宽运用率其实十分低 。中心原因是——模型前向进程被拆成了太多太小的 CUDA kernel 。也便是说 ，模型里的每一个小操作（比方 RMSNorm 、一个 MLP 层）都是一个独自的 kernel 。这种“微核形式” ，看起来很模块化 、易于保护 ，但其实躲藏了一个很大的功能坑。
每个 kernel 的发动和毁掉 ，其实都有固定本钱——你能够把它了解成“换个小使命都要从头开会组织” 。在极低推迟场景下 ，这种“开会”的时刻反而成了主开支来历 。并且 GPU 在运转这些小 kernel 的时分，还常常会卡在“尾巴”上——比方一个 kernel 要 512 个线程块跑完 ，但 GPU 只要 148 个履行单元（SM） ，那后边的线程块就只能排队等前面的渐渐完毕，形成许多资源空转。
即使用上 CUDA Graphs、PDL（Programmatic Dependent Launch）等加速器，也仍是得花 1.3～2.1 微秒去发动一个 kernel 。而这段时刻 ，GPU 其实啥都没干，便是在等候环境切换 。更糟的是，由于这些 kernel 是串行排队履行的 ，后边的 kernel 也无法提早加载它要用的数据 ，导致 GPU 一向时断时续地拜访 global memory ，带宽用不上去。
这就形成了所谓的 “memory pipeline bubbles”——核算和核算之间总有空档期 ，GPU 分明闲不下来 ，却仍是停在那等 。举个比方 ：H100 的带宽是 3.35TB/s ，推理 Llama-1B 每次只需要 2.48GB ，理论上 1 秒钟能跑 1350 次 forward pass 。但由于每层模型得跑 7 个 kernel，一共有 16 层 ，哪怕每个 kernel 只带来 5 微秒的 stall ，总推迟也现已把功能拉到 770 次以内 ，实践或许还更低 。
所以，Hazy 团队很明确地说 ：这个问题不是哪个 kernel 慢的问题 ，而是体系性低效。一个个去优化 kernel 其实没有用，中心是要干掉这些 kernel 鸿沟，别再让 GPU 一会做这个 、一会做那个地切换 。这便是他们提出 Megakernel 的底子动因 。
现代 LLM，动辄几十上百层 transformer ，每层又包括 RMSNorm 、注意力 、MLP 等等操作 。干流结构为了明晰易调试 ，把这些都拆成一个个小 kernel ，每个做一件小事 ，像流水线上的工人 。但问题是 ，这流水线换手太频频 ，每次“换人”都耽误事，还导致 GPU 的显存拜访老是时断时续，带宽功率拉垮 。
更要命的是 ，CUDA 的一些机制尽管看起来是为优化服务的，但在这种极限场景下其实也成了“拦路虎” 。比方 PDL 的 cudaGridDependencySynchronize 会强制等一切使命完结才干持续 ，这就意味着 ，即使有些使命早就预备好了 ，也得一同等着 。
所以归根到底 ，(大众号 ：)以为现在的推理体系架构，在“单序列 、毫秒级呼应”这类场景下 ，是低效的 ，并且是从体系层面低效 。只要重构整个履行方法 ，让 GPU 少切换 、多并行，才有或许真实把它的算力榨干，这正是 Megakernel 的价值地点。
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