优化WebGPU矩阵乘法
- 量子位
- 2024-11-16 07:42:21
优化WebGPU矩阵乘法
如何突破WebGPU的乘法限制，解开它的性能封印？
众所周知，作为一项新兴的图形与计算API，WebGPU能为浏览器开放GPU的API接口，使浏览器获得GPU访问能力。
但WebGPU仅限于处理小矩阵乘法。
这对于需要大规模矩阵乘法和浮点运算（FLOPs）的大语言模型训练而言，面临诸多挑战和限制。
对此，网友Zach Nussbaum采用以下组合拳，成功解开封印——
1. 合理划分工作组与线程：在 WebGPU 中，计算任务通过工作组（WorkGroup）和线程（Thread）来并行执行，我们分别来看。
工作组大小：选择适当的工作组大小（如 16x16、8x8），既要充分利用 GPU 的并行计算能力，又要避免资源浪费。
线程分配：通过增加每个线程的计算量，可以减少工作组数量，降低调度开销。例如，每个线程计算一个 2x2 的子矩阵，从而提高数据复用率。【图1】
2. 利用共享内存与缓存优化：WebGPU 提供了共享内存（Shared Memory）功能，通过合理利用共享内存，可以显著提升数据访问效率，减少全局内存的带宽压力。
数据分块（Tiling）：将大矩阵划分为多个小块（Tile），并在共享内存中缓存这些小块的数据。这样，多个线程可以重复利用缓存中的数据，减少全局内存的访问次数。
循环展开与向量化：通过手动展开循环，减少循环控制的开销，并利用向量化指令提高计算密度。例如，将内层循环展开，批量处理多个数据元素。【图2】
3. 减少同步与竞争：在并行计算中，线程间的同步与资源竞争会引入额外的开销，影响整体性能。
避免不必要的同步：仅在必要时进行线程同步，避免在每个计算步骤中频繁同步。例如，【图2】在加载和存储数据时，使用屏障指令（Barrier）进行同步，而在纯计算过程中尽量避免同步操作。
优化数据布局：采用行主序或列主序的数据布局，使线程在访问数据时具有更高的内存连续性，提升缓存命中率，减少资源竞争。
4. 动态调整与自适应优化：通过动态调整工作组大小、线程分配和数据分块方式，可以实现自适应的性能优化。
自适应工作组大小：根据矩阵的规模和硬件资源，动态调整工作组的大小，以达到最佳的计算效率。
动态数据分块：根据矩阵的稀疏性和结构，动态调整数据分块的方式，提升数据复用率和缓存效率。
更多实现细节可以点击：
网页链接
如何突破WebGPU的乘法限制，解开它的性能封印？
众所周知，作为一项新兴的图形与计算API，WebGPU能为浏览器开放GPU的API接口，使浏览器获得GPU访问能力。
但WebGPU仅限于处理小矩阵乘法。
这对于需要大规模矩阵乘法和浮点运算（FLOPs）的大语言模型训练而言，面临诸多挑战和限制。
对此，网友Zach Nussbaum采用以下组合拳，成功解开封印——
1. 合理划分工作组与线程：在 WebGPU 中，计算任务通过工作组（WorkGroup）和线程（Thread）来并行执行，我们分别来看。
工作组大小：选择适当的工作组大小（如 16x16、8x8），既要充分利用 GPU 的并行计算能力，又要避免资源浪费。
线程分配：通过增加每个线程的计算量，可以减少工作组数量，降低调度开销。例如，每个线程计算一个 2x2 的子矩阵，从而提高数据复用率。【图1】
2. 利用共享内存与缓存优化：WebGPU 提供了共享内存（Shared Memory）功能，通过合理利用共享内存，可以显著提升数据访问效率，减少全局内存的带宽压力。
数据分块（Tiling）：将大矩阵划分为多个小块（Tile），并在共享内存中缓存这些小块的数据。这样，多个线程可以重复利用缓存中的数据，减少全局内存的访问次数。
循环展开与向量化：通过手动展开循环，减少循环控制的开销，并利用向量化指令提高计算密度。例如，将内层循环展开，批量处理多个数据元素。【图2】
3. 减少同步与竞争：在并行计算中，线程间的同步与资源竞争会引入额外的开销，影响整体性能。
避免不必要的同步：仅在必要时进行线程同步，避免在每个计算步骤中频繁同步。例如，【图2】在加载和存储数据时，使用屏障指令（Barrier）进行同步，而在纯计算过程中尽量避免同步操作。
优化数据布局：采用行主序或列主序的数据布局，使线程在访问数据时具有更高的内存连续性，提升缓存命中率，减少资源竞争。
4. 动态调整与自适应优化：通过动态调整工作组大小、线程分配和数据分块方式，可以实现自适应的性能优化。
自适应工作组大小：根据矩阵的规模和硬件资源，动态调整工作组的大小，以达到最佳的计算效率。
动态数据分块：根据矩阵的稀疏性和结构，动态调整数据分块的方式，提升数据复用率和缓存效率。
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