我也维护了一个学习深度学习框架（PyTorch和OneFlow）的仓库 https://github.com/BBuf/how-to-learn-deep-learning-framework 以及一个如何学习深度学习编译器（TVM/MLIR/LLVM）的学习仓库 https://github.com/BBuf/tvm_mlir_learn , 有需要的小伙伴可以点一点star
本工程记录如何基于 cuda 优化一些常见的算法。请注意，下面的介绍都分别对应了子目录的代码实现，所以想复现性能的话请查看对应子目录下面的 README 。
记录如何手动编译 PyTorch 源码，学习 PyTorch 的一些 cuda 实现。
这里记录学习 NIVDIA 的reduce优化官方博客 做的笔记。完整实验代码见这里 , 原理讲解请看：【BBuf的CUDA笔记】三，reduce优化入门学习笔记 。后续又添加了 PyTorch BlockReduce 模板以及在这个模板的基础上额外加了一个数据 Pack ,又获得了一些带宽的提升。详细数据如下：
性能和带宽的测试情况如下 (A100 PCIE 40G)：
将 oneflow 的 elementwise 模板抽出来方便大家使用，这个 elementwise 模板实现了高效的性能和带宽利用率，并且用法非常灵活。完整实验代码见这里 ，原理讲解请看：【BBuf 的CUDA笔记】一，解析OneFlow Element-Wise 算子实现 。这里以逐点乘为例，性能和带宽的测试情况如下 (A100 PCIE 40G)：
| 优化手段 | 数据类型 | 耗时(us) | 带宽利用率 |
|---|---|---|---|
| naive elementwise | float | 298.46us | 85.88% |
| oneflow elementwise | float | 284us | 89.42% |
| naive elementwise | half | 237.28us | 52.55% |
| oneflow elementwise | half | 140.74us | 87.31% |
可以看到无论是性能还是带宽，使用 oneflow 的 elementwise 模板相比于原始实现都有较大提升。
实现的脚本是针对half数据类型做向量的内积，用到了atomicAdd，保证数据的长度以及gridsize和blocksize都是完全一致的。一共实现了3个脚本：
- https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/FastAtomicAdd/atomic_add_half.cu 纯half类型的atomicAdd。
- https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/FastAtomicAdd/atomic_add_half_pack2.cu half+pack，最终使用的是half2类型的atomicAdd。
- https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/FastAtomicAdd/fast_atomic_add_half.cu 快速原子加，虽然没有显示的pack，但本质上也是通过对单个half补0使用上了half2的原子加。
性能和带宽的测试情况如下 (A100 PCIE 40G)：
| 原子加方式 | 性能(us) |
|---|---|
| 纯half类型 | 422.36ms |
| pack half2类型 | 137.02ms |
| fastAtomicAdd | 137.01ms |
可以看到使用pack half的方式和直接使用half的fastAtomicAdd方式得到的性能结果一致，均比原始的half的原子加快3-4倍。
upsample_nearest_2d.cu 展示了 oneflow 对 upsample_nearest2d 的前后向的优化 kernel 的用法，性能和带宽的测试情况如下 (A100 PCIE 40G)：
| 框架 | 数据类型 | Op类型 | 带宽利用率 | 耗时 |
|---|---|---|---|---|
| PyTorch | Float32 | UpsampleNearest2D forward | 28.30% | 111.42us |
| PyTorch | Float32 | UpsampleNearest2D backward | 60.16% | 65.12us |
| OneFlow | Float32 | UpsampleNearest2D forward | 52.18% | 61.44us |
| OneFlow | Float32 | UpsampleNearest2D backward | 77.66% | 50.56us |
| PyTorch | Float16 | UpsampleNearest2D forward | 16.99% | 100.38us |
| PyTorch | Float16 | UpsampleNearest2D backward | 31.56% | 57.38us |
| OneFlow | Float16 | UpsampleNearest2D forward | 43.26% | 35.36us |
| OneFlow | Float16 | UpsampleNearest2D backward | 44.82% | 40.26us |
可以看到基于 oneflow upsample_nearest2d 的前后向的优化 kernel 可以获得更好的带宽利用率和性能。注意这里的 profile 使用的是 oneflow 脚本，而不是 upsample_nearest_2d.cu ，详情请看 UpsampleNearest2D/README.md 。
在 PyTorch 中对 index_add 做了极致的优化，我这里将 PyTorch 的 index_add 实现 进行了剥离，方便大家应用于其它框架。具体请看 indexing 文件夹的 README 。其中还有和 oneflow 的 index_add 实现的各个 case 的性能比较结果。整体来说 PyTorch 在 index Tensor元素很小，但Tensor很大的情况下有较大的性能提升，其它情况和 OneFlow 基本持平。详情请看 indexing/README.md 。
OneFlow 深度学习框架中基于 cuda 做的优化工作，动态更新中。
总结 FastTransformer 相关的 cuda 优化技巧。README_BERT.md 总结了 BERT 相关的优化技巧。
学习了oneflow的softmax kernel实现以及Faster Transformer softmax kernel的实现，并以个人的角度分别解析了原理和代码实现，最后对性能做一个对比方便大家直观的感受到oneflow softmax kernel相比于FasterTransformer的优越性。
学习一些 linear attention 的 cuda 优化技巧。
收集了和大语言模型原理，训练，推理，数据标注的相关文章。
前研的大模型训练相关 AI-Infra 论文收集以及阅读笔记。
Triton 学习过程中的代码记录。
Meagtron-LM 学习笔记。
- 【BBuf的CUDA笔记】一，解析OneFlow Element-Wise 算子实现
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