据
TriDao表示，内存密集型的内核达到高效运作并不是一个难以实现的“秘密”，而是依赖于对一些关键细节的精准处理。他强调，现代加速器的线程与内存层级结构的理解是至关重要的。随着对GPU性能优化的不断深入，利用CuTe-DSL这一基于Python的领域特定语言，开发者们能够在更友好的环境中实现性能的大幅提升。
这项成果迅速引起了众多业内专家的关注。英伟达CUTLASS团队的
为了让更多开发者受益，QuACK的作者们还撰写了一篇详细教程，介绍了实现的具体步骤及代码，便于大家直接使用。文章强调，要在GPU的模型训练和推理过程中达到高效运行，既要优化计算密集型内核，也要兼顾内存密集型内核。在过去的工作中，矩阵乘法和注意力机制的优化已经非常成熟，因此本次研究将焦点放在了内存密集型内核上。
作者解释，内存密集型内核的算术强度较低，因此吞吐量更依赖于每秒传输的数据量。通过巧妙利用GPU的内存层级结构以及硬件特性，作者们成功将内存密集型内核的性能提升至近乎“光速”的水平。
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