От MNIST к Transformer: основы управления памятью в CUDA

Почему работа с памятью критична для современных моделей

Современные трансформеры, лежащие в основе больших языковых моделей, требуют эффективного доступа к видеопамяти. На уровне GPU каждый байт памяти влияет на пропускную способность и, как следствие, на скорость обучения. Неправильное размещение тензоров, избыточные копии между хостом и устройством, а также отсутствие выравнивания могут увеличить время выполнения в несколько раз. Поэтому, прежде чем переходить к архитектурным нюансам трансформера, необходимо освоить фундаментальные принципы управления памятью в CUDA.

Базовые операции в CUDA: чтение, запись и трансформация

В ядрах CUDA любые вычисления начинаются с обращения к глобальной памяти. Для максимальной производительности следует придерживаться следующих правил:

1. Коалесцентный доступ – потоки одного warp должны читать подряд идущие ячейки памяти. Это уменьшает количество транзакций и повышает эффективность.
2. Выравнивание – данные рекомендуется размещать по границам 128‑байтов, что позволяет использовать полные транзакции.
3. Минимизация переносов – перемещение данных между host и device должно происходить только в начале и в конце обучения. Все промежуточные операции лучше выполнять непосредственно на GPU.

Для трансформера типичными операциями являются матричное умножение (Q·Kᵀ), масштабирование и применение softmax. Несмотря на их простую математическую форму, реализация в виде CUDA‑ядра требует явного управления потоками, блоками и shared memory.

Организация данных для трансформера

Тензоры, используемые в трансформере, обычно имеют форму [batch, seq_len, hidden_dim]. При работе с ними удобно преобразовать представление в плоский массив, где каждый элемент адресуется по формуле:

index = ((batch * seq_len) + position) * hidden_dim + channel;

Такой линейный доступ упрощает вычисление смещения в ядре и позволяет использовать shared memory для кэширования блоков Q, K и V. Пример типичной стратегии:

• Загрузка: каждый поток загружает небольшую часть Q и K в shared memory.
• Вычисление: после синхронизации потоков происходит скалярное произведение и накопление результатов в регистры.
• Запись: окончательные значения записываются обратно в глобальную память.

Эта схема уменьшает количество глобальных чтений и повышает локальную пропускную способность.

Практический пример кода на C++/CUDA

Ниже представлен упрощённый пример ядра, вычисляющего скалярное произведение двух батчей токенов. Код иллюстрирует основные принципы работы с памятью и может быть расширен до полной реализации attention‑механизма.

// kernel.cu
extern "C" __global__
void dot_product(const float* __restrict__ Q,
                 const float* __restrict__ K,
                 float* __restrict__ out,
                 int batch, int seq_len, int dim) {
    // Индекс текущего потока
    int b = blockIdx.z;
    int i = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; // позиция в последовательности
    int j = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // позиция в последовательности

    if (b >= batch || i >= seq_len || j >= seq_len) return;

    // Выделяем shared memory для подблоков Q и K
    __shared__ float sQ[32][32];
    __shared__ float sK[32][32];

    float sum = 0.0f;
    for (int p = 0; p < dim; p += 32) {
        // Коалесцентный загрузчик
        sQ[threadIdx.y][threadIdx.x] = Q[((b * seq_len + i) * dim) + p + threadIdx.x];
        sK[threadIdx.y][threadIdx.x] = K[((b * seq_len + j) * dim) + p + threadIdx.x];
        __syncthreads();

        // Вычисление частичной суммы
        #pragma unroll
        for (int k = 0; k < 32; ++k) {
            sum += sQ[threadIdx.y][k] * sK[k][threadIdx.x];
        }
        __syncthreads();
    }

    // Записываем результат в глобальную память
    out[((b * seq_len + i) * seq_len) + j] = sum;
}

Ключевые моменты:

• __restrict__ сообщает компилятору, что указатели не пересекаются, что позволяет оптимизировать доступ.
• Shared memory (sQ, sK) используется для кэширования небольших фрагментов, что снижает количество глобальных чтений.
• Цикл по p разбивает скрытое измерение dim на подблоки, подходящие под размер shared memory (32 × 32 floats ≈ 4 KB).

Компиляция и запуск:

nvcc -arch=sm_80 -O3 kernel.cu -o dot_product

После сборки ядро можно вызвать из C++‑кода, предварительно выделив память через cudaMalloc и скопировав данные с помощью cudaMemcpy. При правильном выборе размеров блоков (dim3 block(32, 32, 1)) и сетки (dim3 grid(seq_len/32, seq_len/32, batch)) достигается почти полная загрузка вычислительных блоков GPU.

Что дальше: от базовых операций к полному трансформеру

Освоив работу с памятью и реализовав элементарные ядра, следующим шагом становится построение полной цепочки attention. Это включает:

• Масштабирование результата скалярного произведения (деление на √dim) и применение маски.
• Softmax с использованием численно стабильного алгоритма (вычитание максимального значения в каждом ряду).
• Перемножение полученных весов с V‑тензором и агрегирование результатов.
• Мультиголовочный механизм, где несколько независимых attention‑голов работают параллельно, а их выходы конкатенируются.
• Feed‑forward слои, реализованные как два линейных преобразования с промежуточным ReLU или GELU.

Каждый из этих компонентов требует тщательного управления памятью: повторное использование shared memory, минимизация синхронизаций и выравнивание данных. При правильном подходе можно получить производительность, сравнимую с оптимизированными библиотеками, но при этом полностью контролировать каждый шаг вычислений.

Переход от простого CUDA‑ядра к полной архитектуре трансформера демонстрирует, как глубокое понимание низкоуровневых механизмов позволяет создавать гибкие и эффективные решения. Такой «ручной» подход не только раскрывает внутреннюю работу современных LLM, но и открывает возможности для экспериментальной модификации архитектур без ограничений готовых фреймворков.