随着人工智能和高性能计算需求的快速增长，针对GPU的深度优化成为提升模型推理效率和降低能耗的重要方向。AMD MI300作为新一代高性能加速器，具备强大的计算资源和创新架构，其潜能通过定制内核的开发得到充分释放。本文将系统介绍在MI300上构建高效定制内核的理论基础、优化策略以及实际效果，为相关领域的开发者提供切实可行的方案。 MI300架构概述是理解定制内核优化的首要步骤。MI300融合了多个加速单元（加速复杂芯片，XCD），每个XCD包含38个计算单元，整体共有304个计算单元。每个计算单元容纳16个warp，每个warp包含64个线程。
线程执行基本指令，如加法、乘法、类型转换和内存加载存储，并使用专属的向量寄存器集（VGPRs）进行迅速运算。计算单元配备高速共享内存和L1缓存，XCD层面有大型L2缓存，最顶层存在容量高达256MB的无限缓存（Infinity Cache）。这种多层缓存体系为性能优化提供了丰富的空间，在设计内核时需精准把控数据访问模式，避免频繁访问慢速全局显存。 GPU本质是高并行吞吐设备，注重多线程同时执行的效率而非单线程延迟。定制内核开发应适应这一特点，采用多线程并行策略，减少线程间同步依赖，提升计算密度（算术强度）。要特别注意三类性能瓶颈：内存带宽受限时的内存负载瓶颈，计算资源被大量指令占用导致的计算瓶颈，以及线程同步引起的调度开销。
在进行内核优化前，必须通过分析任务流程和性能状况，确定性能瓶颈。例如，VLLM框架在MI300上运行Llama 3.1 405B模型推理时发现，GEMM计算和通信延迟占据主导，规格化（RMS Norm）及激活（SwiGLU）等小型内核延迟也不容忽视。针对这些热点操作制定定制内核，显著提升整体性能。 RMS Norm内核将残差连接、归一化与FP8量化三步操作融合入同一内核，避免多次内存读写造成的性能浪费。使用线程块内共享内存实现对每行向量的平方和归约操作，采用128位对齐的合并加载，实现内存访问的共线性（coalesced access），最大限度降低访问延迟。对于向量长度较长如16384时，将中间结果缓存在共享内存，有效利用快速存储缓冲减轻L1/L2缓存压力。
此方案较标准PyTorch内核提速约10倍，经持续优化后更获得显著提升，优化版本可同时提高中小批量处理的低延迟表现。 SwiGLU激活函数内核处理门控和升维投影的拼接结果，计算Sigmoid激活并执行元素级乘法，紧接着进行FP8量化。通过FP16向量化指令以及FP32辅助计算融合，利用MI300支持的快速指数计算指令（exp2替代exp完成指数运算）来提升计算效率。打包指令（packed instructions）也被用于增强并行度，使得单个指令能同时处理多个数据元素。这样的计算优化使得该内核速度比VLLM中的对应实现翻倍以上，改善了激活函数计算在整体推理中的延迟权重。 GEMM矩阵乘法是神经网络中最耗时核心。
针对MI300解码阶段典型的“瘦高矩阵”乘法（即矩阵A行数少而列数多），传统分块策略无法充分利用大量计算单元，导致GPU资源闲置。引入split-K策略将K维拆分成若干子任务并发执行，放大线程级并行度并提升计算单元利用率。通过利用MI300硬件支持的稀疏Tensor Core指令，可针对4:2结构的输入矩阵稀疏性进行优化，减少冗余乘加运算，提升执行效率。 此外，为进一步适应计算强度较低的瘦矩阵特征，定制内核划分warp角色为生产者和消费者，实现异步共享内存协同工作。生产者warp负责从全局显存加载数据至共享缓冲区，消费者warp则从共享内存读取并执行计算。这种专门化避免了传统单一warp执行模式下的资源争用，极大地掩盖了内存访问延时，提高了算力利用率，同时保持整体调度的高效和负载均衡。
以上优化措施经过大量基准测试验证，均表现出显著性能提升。针对单行输入的矩阵乘法时，稀疏Tensor Core和warp专业化异步机制联合优化使得内核速度比原生AMD库快出20%以上。融合RMS Norm和SwiGLU的定制内核，整体推理延迟均缩减超过50%，在低批量推理场景中缓解了传统GEMM计算效率下降的瓶颈。 为了方便社区广泛应用和持续迭代，这些高性能内核代码已开源于hf-rocm-kernels仓库。该仓库提供完整源码、python绑定、基准测试和测试套件，便于开发者复现、调试和定制扩展。同时，结合VLLM项目的AMD分支可实现对Llama 3.1 405B FP8推理显著提速，助力工业级大规模服务部署。
总之，开发适配AMD MI300架构的定制内核意味着从设备架构入手，合理规划线程和内存层次，充分利用硬件专用指令，融合计算与存储优化策略，才能发挥GPU的峰值性能。未来，随着硬件技术演进和软件生态扩展，定制内核将成为提升AI推理和科学计算系统效率的关键利器，值得开发者投入更多精力探索创新策略，助推AMD MI300平台在多领域的广泛应用和商业价值释放。
