Tile Language(又称 tile-lang 或 TileLang)是一种专为高性能 GPU、CPU 与各类加速器内核开发而设计的域专用语言。它以 Python 式的语法与 TVM 之上的编译器基础设施为依托,兼顾生产效率与底层性能调优,使得工程师能在更高抽象层面上描述复杂算子,并由编译器生成接近手写汇编的高效内核。 设计理念与目标 Tile Language 的核心目标是让开发者专注于算子逻辑与算法结构,而不被硬件细节淹没。为实现这一目标,TileLang 提供了简洁的语法用于声明形状常量、张量类型、共享内存与片段(fragment)等硬件相关概念,同时暴露诸如并行化复制、流水线、内存布局注解、TMA/WGMMA 等性能优化原语。通过与 TVM 的深度集成,TileLang 能够进行高级别的符号推导、算术分析与内存访问优化,再结合目标后端生成高效代码。 语言亮点 TileLang 在实际工程中显著提高开发效率与性能可控性的几个亮点包括: 一是直观的张量声明与形状常量绑定。
开发者可以通过常量声明在编译期确定核心维度(如 M、N、K),从而让编译器在内存分配、循环展开与矢量化优化时获得全局信息。二是对共享内存、寄存器片段的显式分配支持。通过 T.alloc_shared、T.alloc_fragment 等接口,开发者能明确把数据放到哪一级缓存或寄存器片段,从而精细控制线程块内数据交换与片上计算。三是流水线与并行复制语法糖。TileLang 提供 T.Pipelined 与 T.copy 等高层原语,自动将内存复制并行化、重叠计算与数据传输,极大简化手动实现的复杂性。四是与后端协同的高效内核生成。
针对 NVIDIA 的 Tensor Core(如 H100、A100)与 AMD 的 Matrix Core(如 MI250、MI300X),TileLang 能够调用相应的低阶接口或模板(例如 CuTeDSL 或 cute),生成利用矩阵乘加硬件的高吞吐实现。 典型应用场景 TileLang 主要用于实现对延迟和吞吐要求极高的算子,例如矩阵乘法(GEMM)、去量化矩阵乘法(Dequant GEMM)、FlashAttention、线性注意力(LinearAttention)及高效的 MLA 解码(MLA Decoding)。这些算子往往对局部性、内存带宽、线程协作和算术强度有苛刻要求,因此需要对数据布局、内存访问模式和流水线策略进行精细调优。TileLang 的抽象正好匹配这些需求,使得复杂优化可以在更短时间内反复迭代。 示例:用 TileLang 编写高性能 GEMM 下面以矩阵乘加并带有 ReLU 激活的内核为例,展示 TileLang 的常见编程模式。语法使用 Python 风格,便于与深度学习框架(如 PyTorch)交互。
函数可以用 @tilelang.jit 装饰,以便在运行时基于输入张量自动触发编译并返回可调用的内核句柄。示例展示了如何声明形状常量、输入张量、共享内存、流水线和并行化计算。示例中还包含将片上累加器清零、循环内的并行化复制以及将局部结果写回全局内存等步骤。 通过该示例可以看到,TileLang 将许多常见的性能优化以简单语义暴露出来,开发者无需直接操控 CUDA 线程索引或块内同步细节,编译器负责将高级语义映射到底层实现。 生态与后端支持 TileLang 的后端支持范围广泛,覆盖多个 GPU/加速器平台,并在不断扩展。核心后端包括对 NVIDIA 的 cute/CuTeDSL、CUDA NVRTC 编译流程,以及 ROCm 对 AMD Matrix Core 的支持。
近年的工作还加入了 Apple Metal 后端,使得在 Apple Silicon 上加速某些算子成为可能。此外,社区贡献已经为华为 Ascend 系列提供了 AscendC 与 AscendNPU IR 等预览支持。 在编译链上,TileLang 与 TVM 深度结合,从算术分析(Arith Analyzer)到内存及循环优化均借助 TVM 的基础设施。值得关注的是,TVM Arith Analyzer 最近集成了 Z3 定理证明器,用于更强的符号化推导与自动正确性验证,这为 TileLang 在复杂变换时提供了更高的可靠性。 性能优化实践 针对高性能内核,TileLang 提供了一系列实践工具與原语来提升性能。L2 缓存友好布局与块化策略可以通过布局注解与 Swizzle(数据映射变换)来实现,从而改善大规模矩阵的缓存命中率。
异步复制与流水线能够把全局内存的加载与片上计算重叠,降低内存访问对整体延迟的影响。对稀疏矩阵乘法或 Tensor Core 支持的变体,TileLang 也提供了专门的原语(如 T.gemm_sp)来暴露硬件稀疏矩阵内核的能力。 针对不同后端,TileLang 会选择最合适的算子实现路径。在 NVIDIA 平台上,针对 H100 等设备可以选择 Auto TMA/WGMMA 优化,并利用 CuTeDSL 或 cute 模板来调用高性能矩阵片段指令。在 AMD 平台上,TileLang 能够自动启用 Async Copy 或 MLA 特定优化,生成与手写汇编可比肩的性能。对 CPU 或专用加速器,编译器也会选择适合的矢量化与线程并行策略。
安装与快速上手 TileLang 提供多种安装方式,既能通过 PyPI 方便安装稳定版本,也支持从源代码构建以便修改编译器或后端。对于想要快速尝试的用户,可以使用 pip install tilelang 获取已打包的版本。对于需要最新特性或硬件支持的用户,Nightly 版本可通过指定的 whl 镜像安装。源码安装支持使用系统已安装的 TVM,也可以利用仓库中绑定的 TVM 子模块来一键构建,方便对编译链进行更深度的自定义。 运行时与调试 TileLang 支持 JIT 编译模式,函数装饰器会在首次调用时触发内核生成并缓存编译结果。编译器还能返回可供调试的内核源代码,方便工程师把高层语义与底层生成代码对照排查性能瓶颈。
内置的性能分析器可以对单次内核延迟进行统计,并支持多种张量供应模式以适配不同的测试场景。针对复杂内核,TileLang 还提供了打印调试以及内存布局可视化工具,帮助分析共享内存与 L2 使用情况。 实践案例与成功故事 TileLang 已经被实际项目采用以实现高性能算子库。BitBLAS 等项目利用 TileLang 的布局变换与内建优化,在去量化 GEMM 场景中取得显著性能提升。FlashAttention 与 LinearAttention 的实现展示了 TileLang 在跨算子融合与流水线优化方面的优势,研究者能够用更少的代码实现高效且可重构的内核。对于 MLA 解码,TileLang 用短小的实现达到了与手工优化汇编相媲美的性能,这显示了 DSL 在缩短开发周期与降低维护成本方面的价值。
与其他 DSL 和库的比较 与低层 CUDA 编程相比,TileLang 更注重表达硬件相关的逻辑而非线程索引细节,从而减少了易错的手写内核逻辑。与 TVM 的传统前端相比,TileLang 针对内核级别的优化提供了更直接的语义,便于实现复杂的算子融合、流水线与片上协作。相比于其他高层 DSL,TileLang 保留了对硬件特性的显式控制,同时通过编译器自动化大部分重复性工作,实现了效率与性能的平衡。 社区与贡献 TileLang 是一个活跃的开源项目,源代码托管在 GitHub 上,贡献者来自学术界与工业界。项目接受各种形式的贡献,包括后端适配、示例算子、性能基准与文档改进。社区也在不断扩展支持的硬件平台与编译后端,使得 TileLang 可以在更多设备上达到良好性能。
官方文档、示例目录与基准脚本为新手提供了清晰的入门路径,定期发布的版本更新也带来了新的后端与优化功能。 未来发展方向 TileLang 的路线图强调多后端支持、编译器智能化与更高层次的算子复用。未来版本计划完善对更多厂商专有加速器的支持,提升编译时的符号分析能力,并引入更多自动调优工具以帮助用户在不同硬件上快速找到最佳参数组合。对安全性和正确性方面的投入也在增加,借助 SMT 求解器等形式化方法增强对复杂变换的验证能力。 结语 对于希望在 GPU、CPU 及各类加速器上实现高性能内核的工程师与研究者,Tile Language 提供了一条兼具生产力与性能控制的路径。通过简洁的语法、高度可定制的性能原语以及与 TVM 深度结合的编译链,TileLang 使得从算法原型到高效生产内核的过程更加平滑。
无论是在实现经典的 GEMM 内核、优化去量化的矩阵乘法,还是构建低延迟的注意力机制,TileLang 都展现出强大的适配能力与性能潜力。欢迎关注项目主页与社区资源,探索更多示例并参与贡献,以推动高性能算子工程向前发展。 。
