TLX로 GPU 커널 최적화하기: Triton 확장으로 워프 특화·파이프라이닝·공유메모리 직접 제어
메타가 공개한 Triton 확장 TLX 강연을 정리했다. 타일 중심 모델은 그대로 두면서 파이프라이닝과 워프 특화, 공유메모리 관리, 2-CTA 모드를 직접 제어해 cuBLAS급 성능에 접근하는 기법을 사례로 살펴본다.
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AI TOPIC
커널 최적화 최신 뉴스와 핵심 해설
커널 최적화 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
Gluon 커널 DSL과 선형 레이아웃, Triton으로 부족했던 Blackwell GPU 최적화의 해법
Triton을 키운 개발팀이 Blackwell 세대 GPU를 위해 내놓은 저수준 커널 언어 Gluon, 그 바탕이 되는 선형 레이아웃 수학, 그리고 cuBLAS와 대등한 행렬곱을 만들어낸 최적화 기법을 정리했다.
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HipKittens로 본 AMD GPU 커널 최적화, 왜 어셈블리까지 내려가야 했나
스탠퍼드와 AMD가 함께 만든 커널 라이브러리 HipKittens 개발자가 AMD GPU의 하드웨어 특성과 컴파일러 한계, 메모리 이동·점유율·캐시 재사용이라는 세 축의 최적화를 강연에서 풀어냈다.
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GPU 커널·칩 특화: 멀티 GPU 네트워킹 병목, 와트당 지능, 이질적 추론 인프라
Y Combinator 페이퍼 클럽이 커널과 칩을 주제로 다섯 개 발표를 모았다. 멀티 GPU 네트워킹이 새 병목이 됐다는 진단부터 질의의 88.7%를 로컬 가속기로 넘길 수 있다는 측정, AI가 만든 커널에서 반복 발견된 보상 해킹 사례까지 짚었다.
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