第二百八十七章 视界技能，初试身手 (第1/3页)

    韩路一意念一动，数据工厂的模型迅速拉近。

    他不再置身其外观看，而是已经身处其中。

    从内部望去，这座工厂极为壮观。

    每一个线程块都是一座楼高的机械臂，数量多得一眼望不到头；它们整齐列成阵列，在半空中井然有序地运动，带起的气流让空气都在震颤。

    脚下是密密麻麻的传送带，无数发光的数据块高速滑行，偶尔有几个相互碰撞，迸出短暂的电光，随即消散无踪。

    头顶则是层叠的共享内存储物格，每一格都以惊人的速度吞吐数据，进进出出，像呼吸一样。

    整个场景令人震撼。可这么近距离细看，许多不合理之处也变得格外扎眼。

    几个巨型计算核心还有不少空位，数据块却被堵在传送带上运不进来，这些核心只能高速空转。

    旁边几条传送带明明空着，几个机械臂却把数据一股脑塞向一条已经堆满的传送带；塞不下时，几只机械臂就呆呆悬在半空，一动不动。

    用计算机科学的术语说，这就是线程阻塞了。

    韩路一观察了一会儿，心里只剩一个念头：

    这工厂还能跑起来，也真是难为它了。

    视界的数据在眼前浮现：

    【当前算子：FusedAttentionBackward】

    【目标：完成L100适配，并进行软硬件协同调优】

    【当前状态：未适配】

    【备份路径：拆分为13个通用算子执行】

    【单步耗时：46.8ms】

    【显存读写量：理论最优值的5.7倍】

    【利用率：31%】

    看着这些数据，韩路一眉毛轻轻一挑。

    难怪赵文渊和江松然一提到训练就头疼。

    推理路径还能靠工程手段投机取巧，训练这边就没那么好糊弄了。

    反向算子吞吐拉不上去，L100这辆车明明有跑车的性能，却硬生生跑出了拖拉机的速度。

    没关系，让我调调你，调调就好了。

    韩路一切换视角，又做了一下视野覆盖。

    很快，一条条数据流水线浮现在眼前，顺畅的通路被渲染成蓝色，堵塞的通路则呈刺眼的红色。

    有点像在看模拟城市的交通俯瞰视角。

    他挥了挥手，几个机械臂重新调整搬运节奏和对准方向，很快，那些红线都变成了浅蓝色。

    这下舒服了。

    【策略：块内重计算（Block-wise recompute）】

    【显存读写下降：37%】

    效果出来了。

    韩路一手指挥动间，刚才的策略改动已变成优雅的代码，仿佛被一只看不见的手输入到屏幕上的代码编辑器里。

    接下来是调整数据块大小。

    为了让巨大的数据运算可以在很多显卡的很多计算核心上并行，在进入运算管线之前，原始数据必须按一定规则切分；子计算完成后再合并运算，把结果汇总起来。

    数据块要切多大，对芯片工程师和算子工程师来说都是不小的挑战；想找到不大不小正合适的点，只能先用数学方法粗算，再一遍遍做工程验证。

    如果做纯数学运算不可以吗？

    答案是不可以。

    现在的GPU芯片，包括电脑CPU或其他计算核心、手机芯片，采用的都是十纳米上下的制程量级。

    像L100，是七纳米制程。

    这是什么概念呢？

    一根头发丝直径大约七万纳米。也就是说，把一根头发丝横切开来，可以并排放下整整一万根七纳米的晶体管。

    在这个尺度下，传统经典物理学已经开始失效。

    电子不再老老实实沿预设路径运动，它们会隧穿，会跨越本不该跨越的绝缘层，直接跑到不该去的地方。

    这意味着，你用数学推导出的“最优方案”，实际跑起来往往达不到理论极限。

    物理世界会在最后一步打个折扣，而折扣打多少，每一块芯片都不完全相同。

    所以工程师规划数据块切分时，必须留冗余；冗余留多少，就要靠真实数据来校准。

    单是这一步要花的时间，就要以月计算。

    但对韩路一来说，这是一目了然的事。

    他伸出手，手指轻轻一捏，视界中虚拟的数据块就相应变小，传送带上的流动也更顺畅；可数据块太小，运算核心的负载也肉眼可见地降了下来，大量空转让核心发出冷峻的嗡嗡声。

    从视界数据看，整体数值吞吐量反而下降了。

    然后他的手指又微微张开，数据块相应变大，传送带上变得更密集，整个流水线的运转效率再次提升。

    很快，传送带开始承受压力

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