TileLang ist eine domänenspezifische Hochsprache (DSL) in Python zum Entwerfen und Kompilieren leistungsorientierter GPU-Kernels über TVM. Da große Sprachmodelle und andere Transformer-Architekturen die Rechenanforderungen weiter erhöhen, wird die Fähigkeit, benutzerdefinierte GPU-Kernels zu schreiben, die Tensor Cores — NVIDIAs dedizierte Beschleuniger für Matrixmultiplikationen — vollständig ausnutzen, für effizientes Training und effiziente Inferenz immer wichtiger. Das Schreiben solcher Kernels erforderte traditionell jedoch tiefgehende Kenntnisse in CUDA C++, Warp-Level-Programmierung und hardwarespezifischen Speicherhierarchien. TileLang schließt diese Lücke, indem Entwickler Berechnungen auf Tile-Ebene ausdrücken können, während der Compiler die Low-Level-Details übernimmt. Dieses Tutorial bietet eine umfassende Einführung in die Fähigkeiten von TileLang, beginnend mit der Validierung der Umgebung und der Einrichtung wiederverwendbarer Werkzeuge für Benchmarking und numerische Verifikation. Anschließend werden schrittweise Vektoraddition, gekachelte Tensor-Core-Matrixmultiplikation, Schedule-Exploration, fusionierte GEMM-Epiloge, zeilenweises Softmax und FlashAttention implementiert.

Im gesamten Tutorial arbeiten Entwickler direkt mit TileLangs Shared-Memory-Tiles, Registerfragmenten, pipelined Schleifen, primitiven Konstrukten für parallele Iteration, Reduktionen und Tensor-Core-GEMM-Operatoren. Der Compiler übernimmt automatisch Thread-Mapping, Speicherlayouts, Synchronisierung, Vektorisierung und die Erzeugung von Low-Level-CUDA-Instruktionen. Die Kernels werden gegen PyTorch- und cuBLAS-Baselines benchmarked, einschließlich Inspektion des generierten CUDA-Quellcodes, Bewertung von Speicher- und Rechendurchsatz sowie Autotuning zur Identifikation architekturabhängiger Kernel-Konfigurationen. TileLang ist auf GitHub verfügbar.

Das Tutorial beginnt mit der Konfiguration der Google-Colab-CUDA-Umgebung, der Installation von TileLang mit einem Nightly-Fallback und dem Import der erforderlichen PyTorch- und TileLang-Module. Wiederverwendbare Benchmarking-, Validierungs- und Reporting-Werkzeuge werden definiert, um die Kernel-Latenz zu messen und numerische Ausgaben anhand des relativen Fehlers zu vergleichen. Anschließend wird ein TileLang-Kernel für Vektoraddition implementiert, auf der GPU ausgeführt, mit der Bandbreite von PyTorch verglichen und hinsichtlich des vom Compiler generierten CUDA-Quellcodes untersucht.

Als Nächstes wird ein gekachelter Tensor-Core-Kernel für Matrixmultiplikation implementiert, der Eingabe-Tiles durch globalen Speicher, Shared Memory und Registerfragmente bewegt. Tile-Dimensionen, Pipeline-Stufen, Thread-Zahlen und L2-Swizzling werden manuell gesteuert, während TileLang Tensor-Core-Instruktionen, Synchronisierung und Speichertransferlogik erzeugt. Mehrere Schedule-Konfigurationen werden benchmarked, ihre numerische Genauigkeit wird verifiziert, und die leistungsstärkste architekturabhängige Kernel-Konfiguration wird identifiziert. Der vollständige Tutorial-Code ist hier verfügbar.

Der Matrixmultiplikations-Kernel wird anschließend erweitert, indem Bias-Addition und die GELU-Aktivierung direkt in den im Register gehaltenen Akkumulator fusioniert werden. Dieser Ansatz reduziert den zwischenzeitlichen Datenverkehr im globalen Speicher, indem der Epilog abgeschlossen wird, bevor der finale Ausgabetensor geschrieben wird. Eine solche Kernel-Fusion ist eine etablierte Technik zur Verringerung von Engpässen bei der Speicherbandbreite, die in großskaligen neuronalen Netzwerk-Workloads häufig die Latenz dominieren. Die fusionierte Implementierung wird mit eager PyTorch-Ausführung verglichen. Zusätzlich wird ein zeilenweiser Softmax-Kernel implementiert, der Maximum- und Summenreduktionen auf Fragmentebene verwendet und den Normalisierungsprozess weitgehend in Registern hält.

Ein fusionierter FlashAttention-Forward-Kernel wird implementiert, um Query-, Key- und Value-Tiles zu verarbeiten, ohne die vollständige Attention-Score-Matrix im globalen Speicher zu materialisieren. Online-Softmax-Aktualisierungen werden mithilfe laufender Maxima, Normalisierungssummen, Reskalierungsfaktoren und gekachelter Tensor-Core-Matrixmultiplikationen angewendet. FlashAttention, ursprünglich von Forschern der Stanford University eingeführt, hat sich zu einer breit eingesetzten Technik entwickelt, um den Speicherbedarf von Self-Attention von quadratischem auf linearen Speicherplatz zu reduzieren, und ist inzwischen in wichtige Frameworks einschließlich der Scaled-Dot-Product-Attention-API von PyTorch integriert. Sowohl kausale als auch nicht kausale Attention werden gegen PyTorch Scaled Dot-Product Attention validiert, wobei Latenz und Rechendurchsatz verglichen werden.

Ein Autotuning-Suchraum wird über Matrix-Tile-Größen, K-Block-Dimensionen, Pipeline-Tiefen und Thread-Zahlen hinweg definiert, wobei Konfigurationen herausgefiltert werden, die das Shared-Memory-Budget überschreiten. TileLangs Autotuning-Decorator wird verwendet, um mehrere Kernel-Schedules für denselben Matrixmultiplikations-Workload zu kompilieren, zu benchmarken, zu validieren und zwischenzuspeichern. Der ausgewählte Kernel wird ausgeführt, gegen PyTorch verifiziert und hinsichtlich der erreichten Latenz und des Tensor-Core-Durchsatzes bewertet. Diese automatisierte Suche adressiert eine praktische Herausforderung bei der Entwicklung von GPU-Kernels: Optimale Tile-Größen und Pipeline-Tiefen variieren zwischen GPU-Architekturen wie Ampere und Hopper, sodass manuelles Tuning bei der Unterstützung mehrerer Hardwaregenerationen fragil ist.

TileLangs Workflow für Debugging und Introspektion wird über device-seitige Ausgaben, Inspektion des generierten CUDA-Codes und den integrierten Kernel-Profiler eingeführt. Vom Compiler erzeugte Orientierungspunkte werden untersucht, darunter Tensor-Core-Operationen, asynchrone Kopien, Synchronisationsbarrieren und Matrix-Load-Instruktionen. Alle Tutorial-Abschnitte werden in einem fehlertoleranten Runner organisiert, der den Ausführungsstatus aufzeichnet, Timing-Informationen meldet und eine kompakte TileLang-Programmierübersicht ausgibt.

Das Tutorial zeigt, wie TileLang Python-Programme auf Tile-Ebene in optimierte GPU-Kernels übersetzt, ohne dass Thread-Indizes, Warp-Level-Datenlayouts, Tensor-Core-Instruktionen oder asynchrone Speicherbarrieren manuell verwaltet werden müssen. Die implementierten und validierten Kernels decken bandbreitengebundene elementweise Operationen, rechenintensive GEMM-Workloads, fusionierte Epiloge neuronaler Netzwerke, registerresidente Reduktionen und Online-Softmax-Attention ab. Die Untersuchung zeigt außerdem, wie Blockdimensionen, Shared-Memory-Verbrauch, Pipeline-Tiefe, Thread-Zahl, Tile-Form und L2-Swizzling die Leistung über verschiedene GPU-Architekturen hinweg beeinflussen. Inspektion des generierten Quellcodes, device-seitiges Debugging, Profiling und automatisierte Schedule-Suche bilden zusammen einen vollständigen Workflow für die Entwicklung, Verifikation, das Benchmarking und die Verfeinerung benutzerdefinierter TileLang-Kernels.