Тихий провал: когда ваше кастомное ядро просто не запускается
Вы написали CUDA-ядро. Оно выглядит правильно. Компилируется без ошибок. Микробенчмарк показывает 3-кратное ускорение. Вы интегрируете его в тренировочный цикл PyTorch. И... ничего не меняется. Производительность та же. Тайминги те же. Вы тратите недели на оптимизацию, а реального ускорения - ноль.
Добро пожаловать в мир silent fallback - самой коварной проблемы CUDA-оптимизации. Ваше ядро работает. Но не там, где нужно. И не тогда, когда нужно.
Silent fallback - это когда PyTorch использует ваше кастомное ядро только в идеальных условиях, а в 99% реального обучения возвращается к стандартным операциям. Без ошибок. Без предупреждений. Просто тихо игнорирует все ваши оптимизации.
1 Микробенчмарки лгут. Систематически и красиво
Первый грех - тестирование на изолированных примерах. Вы берете идеальный тензор размером 1024x1024. Запускаете на чистой системе. Измеряете только время выполнения ядра. И получаете красивые цифры.
Реальность выглядит иначе:
- Тензоры в реальном обучении имеют странные размеры - не степени двойки
- Память фрагментирована после сотен итераций
- Конкуренция за ресурсы GPU с другими операциями
- Синхронизация между ядрами убивает всю оптимизацию
Ваше ядро, оптимизированное для 1024x1024, получает тензор 1237x853. И падает в 10 раз по производительности. PyTorch видит это и возвращается к стандартной реализации.
2 Регистры, банковские конфликты и другие скучные детали
Вы написали ядро, которое теоретически должно быть быстрым. Но забыли про warp divergence. Или использовали слишком много регистров. Или создали bank conflicts в shared memory.
NVIDIA не сообщает об этих проблемах явно. Процессор просто работает медленнее. А PyTorch, видя, что кастомное ядро не дает преимущества перед встроенными операциями, переключается на них.
Пять причин, почему ваше ядро игнорируется
| Причина | Как обнаружить | Как исправить |
|---|---|---|
| Неправильная диспетчеризация | torch.cuda.synchronize() до и после вызова ядра | Использовать torch.cuda.nvtx.range для трассировки |
| Ограничения по типам данных | Проверить dtype тензоров в реальном пайплайне | Реализовать ядро для всех используемых типов |
| Проблемы с выравниванием | Nsight Compute memory access pattern | Использовать aligned memory или padding |
| Конкуренция за ресурсы | GPU utilization во время обучения | Оптимизировать параллельное выполнение |
| Ошибки в графе вычислений | torch.compile не включает ваше ядро | Регистрация ядра в torch._inductor |
3 PyTorch autograd съедает всю оптимизацию
Самая частая ошибка - забыть про backward pass. Вы оптимизировали forward, но оставили стандартный backward. Результат? 20% ускорения в forward, 300% замедления в backward из-за постоянных переключений контекста.
PyTorch видит эту диспропорцию и отключает ваше ядро. Потому что общее время эпохи увеличилось.
Решение должно быть симметричным. Если оптимизируете custom_activation - пишите и custom_activation_backward. И регистрируйте оба в autograd.
4 torch.compile и JIT: враги кастомных ядер
Вы используете torch.compile для ускорения модели? Поздравляю - ваши кастомные ядра, скорее всего, игнорируются. Индуктор PyTorch не знает о ваших ядрах и заменяет их стандартными операциями.
Проверка простая: запустите модель с torch.compile и без. Если производительность одинаковая - ваши ядра не работают.
torch.compile переписывает граф вычислений. Ваши кастомные операции должны быть зарегистрированы в системе индуктора, иначе они просто выкидываются из оптимизированного графа.
Диагностика: как понять, что ядро не работает
- Добавьте принты в ядро. Если они не появляются в логах - ядро не запускается
- Используйте CUDA events для точного измерения времени выполнения ядра
- Сравните потребление памяти с и без вашего ядра. Если одинаково - что-то не так
- Запустите nvidia-smi во время обучения. Если GPU utilization не изменилась - оптимизация не работает
- Проверьте, вызывается ли backward для вашей операции. Если нет - autograd ее игнорирует
5 Реальные цифры: когда кастомные ядра действительно нужны
Не все операции стоит оптимизировать. Потратьте время на то, что действительно дает результат:
- Attention для длинных контекстов - 3-10x ускорения (как в трансформерах на стероидах)
- MoE routing - 2-5x ускорения
- Квантование во время обучения - 1.5-2x ускорения
- Специфичные sparse операции - до 20x ускорения
А вот простые element-wise операции? Забудьте. PyTorch уже оптимизировал их лучше, чем вы когда-либо сможете.
Интеграция: как заставить PyTorch использовать ваши ядра
Написать ядро - это 20% работы. Заставить PyTorch использовать его - остальные 80%.
| Шаг | Что проверить | Инструменты |
|---|---|---|
| Регистрация операции | torch.ops. ваш_модуль.ваша_операция доступна | torch.library, C++ extensions |
| Автодифференцирование | requires_grad работает, градиенты вычисляются | autograd.Function |
| JIT совместимость | torch.jit.trace проходит без ошибок | torch.jit.script_if_tracing |
| torch.compile | Операция не заменяется на стандартную | torch._inductor.register_lowering |
| Распределенное обучение | Работает с DDP, FSDP | NCCL совместимость |
Главный секрет: измеряйте end-to-end, а не операции
Забудьте про микрооптимизации. Измеряйте время полной эпохи обучения. С реальным датасетом. С реальным пайплайном данных. С распределенным обучением, если используете его.
Потому что можно получить 1000x ускорение одной операции и 0.1% ускорение всего обучения. Из-за того, что эта операция занимала 0.001% времени.
Используйте профилировщик. Найдите реальные узкие места. Чаще всего это не вычисления, а:
- Пересылка данных CPU-GPU
- Синхронизация между процессами
- Загрузка данных с диска
- Оверхеад autograd
Что делать, если ничего не помогает
Вы все проверили. Ядро запускается. Время выполнения меньше. Но общее время обучения не изменилось.
Вероятные причины:
- Amdahl's law - оптимизировали не ту часть. Ускорили 1% времени на 1000% - получили 0.9% общего ускорения
- Накладные расходы - запуск кастомного ядра имеет overhead. Для мелких операций он съедает всю выгоду
- Конфликт с оптимизациями компилятора - PyTorch или CUDA компилятор переупорядочивает операции, сводя на нет вашу оптимизацию
- Проблемы с кэшированием - ваше ядро не дружит с L1/L2 кэшем GPU
Иногда лучшее решение - отказаться от кастомного ядра и использовать встроенные оптимизации PyTorch. Особенно после выхода torch.compile, который автоматически генерирует оптимизированные ядра.
Совет напоследок: не оптимизируйте то, что уже оптимизировано
PyTorch и CUDA - это не статичные системы. Каждый месяц выходят обновления. То, что было узким местом год назад, сегодня может быть идеально оптимизировано.
Прежде чем писать свое ядро:
- Обновитесь до последней версии PyTorch
- Проверьте torch.compile с max-autotune
- Посмотрите, нет ли готовых решений в torch.nn или torch.optim
- Изучите Triton - он часто эффективнее ручных CUDA ядер
Кастомные CUDA ядра - это мощный инструмент. Но как любой мощный инструмент, они требуют аккуратного обращения. И понимания, когда их использовать, а когда - нет.
Потому что самая быстрая операция - это та, которую не нужно выполнять. А самый эффективный код - это код, который уже написан и отлажен другими.
