蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，NVIDIA在其2025年AI研发技术开放日上发布了一份名为“NVIDIA AI研发技术开放日主题演讲-加速计算专场”的行业研究报告。这份报告涵盖了GPU编程优化、大语言模型开发、TensorRT Hackathon竞赛总结、向量数据库加速策略等多个前沿技术话题，并深入探讨了推荐系统的最新优化策略。报告不仅汇总了NVIDIA在AI加速计算领域的最新研究成果，还分享了实际案例和技术实践，为业界提供了宝贵的技术参考和指导。报告内容丰富，涉及的技术点多，对于从事AI研发的技术人员来说，是一份不可多得的学习资料。
在2025年NVIDIA AI研发技术开放日的主题演讲中，我们深入了解了加速计算领域的最新进展和未来趋势。随着人工智能技术的快速发展，GPU编程和优化成为了提高计算效率的关键。NVIDIA的技术专家们分享了他们在GPU编程和优化方面的丰富经验和最佳实践，为我们展示了如何充分利用GPU的强大计算能力。
首先，让我们聚焦于GPU架构和内存访问优化。NVIDIA的H100 SXM5 GPU拥有高达3352 GB/s的DRAM带宽和66.9 TFLOPS的FP32非张量计算能力，这些性能参数是实现高效计算的基础。专家们强调了全局内存合并访问（Global Memory Coalesced Access）的重要性，这是减少内存访问次数、提高带宽利用率的关键技术。例如，当一个Warp中的线程访问相邻的浮点数值时，理想情况下，32个线程可以合并为4个32字节的扇区访问，从而减少内存访问次数。然而，在实际应用中，由于对齐问题或步长访问，可能会导致访问扇区数量增加，影响性能。
除了全局内存访问优化，共享内存银行冲突（Shared Memory Bank Conflict）也是影响GPU性能的一个重要因素。共享内存被组织成32个银行，每个银行每时钟周期提供32位带宽。当访问共享内存时，如果连续的32位字映射到不同的银行，就会产生银行冲突，导致数据返回时间翻倍。因此，优化共享内存访问模式，避免银行冲突，可以显著提升性能。
在讨论了内存访问优化之后，专家们转向了指令级并行（ILP）和线程级并行（TLP）的概念。ILP关注的是单个线程内指令的并行执行，而TLP则关注于多个线程之间的并行执行。GPU作为一个吞吐量机器，目标是最大化执行带宽。通过足够的请求来隐藏延迟，无论是来自ILP还是TLP。例如，A100-80GB在1410MHz下，全局内存延迟约为500个周期，需要约536KB的请求来实现最大DRAM带宽。这意味着需要大量的线程来实现这一目标。
在实际案例研究中，专家们分析了为什么融合多头注意力（Fused Multi-Head Attention, FMHA）是提高效率的关键。FMHA通过减少O(N^2)的内存占用，使得模型能够处理更长的序列长度。传统的MHA实现由于注册/共享内存占用问题，通常只能处理长度为512的序列。而FMHA通过多个块处理O矩阵的一块瓦片，使得模型能够扩展到更长的序列长度。
此外，Flash Attention作为一种可扩展的融合多头注意力算法，通过分块技术减少GPU高带宽内存（HBM）和GPU片上SRAM之间的内存读写次数。FlashAttention的目标是避免任何序列长度的O(N^2)全局内存访问。这种方法通过split-k策略实现softmax统计（max/sum）操作，避免了对完整S矩阵的需求，从而减少了对寄存器/共享内存的需求。
在向量数据库领域，NVIDIA的RAPIDS RAFT库提供了一种加速近似最近邻（ANN）搜索的方法。通过利用GPU的并行处理能力，RAFT能够在构建、查询和索引过程中实现加速。例如，通过GEMM+TopK方法，可以有效地处理大规模向量数据集，实现快速的ANN搜索。
最后，NVIDIA的Hierarchical Parameter Server（HPS）为大规模深度推荐模型提供了一种新的优化策略。HPS通过分层参数存储、高性能缓存和并发推理执行，提高了推荐系统的效率。特别是GPU Embedding Inference Cache（EIC）的引入，通过设备锁定、主机锁定和无锁实现，进一步提高了推理性能。
这篇文章的灵感来自于NVIDIA 2025年AI研发技术开放日的主题演讲。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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