Beschleunigung von Mamba2 durch Kernel-Fusion

PyTorch – Blog Original ≈1 Min. Lesezeit
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In diesem Beitrag zeigen wir, wie wir das Mamba‑2 State‑Space Dual (SSD) Modul mit einem zusammengeführten Triton‑Kernel optimiert haben. Durch die Fusion der Kernels konnten wir die Ausführungszeit drastisch reduzieren und beeindruckende Geschwindigkeitssteigerungen von 1,50‑ bis 2,51‑fach erreichen – und das auf den neuesten NVIDIA‑GPUs A100 und H100.

Die Kernelfusion vereint mehrere Rechenoperationen zu einem einzigen, effizienteren Kernel, wodurch Speicherzugriffe minimiert und die Parallelität maximiert werden. Dadurch sinkt die Latenz, die Bandbreite wird besser genutzt und die Gesamtkapazität des Modells steigt deutlich an.

Unsere Ergebnisse demonstrieren, dass gezielte Kernel‑Optimierungen einen wesentlichen Beitrag zur Leistungssteigerung von Deep‑Learning‑Modellen leisten können. Mit dieser Technik können Entwickler ihre Modelle schneller und ressourcenschonender einsetzen – ein klarer Gewinn für Forschung und Industrie.

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