DirectXShaderCompiler 项目中的 SPIR-V WaveMultiPrefix 内建函数支持实现
概述
在 DirectXShaderCompiler 项目中,开发团队最近实现了对 HLSL 中 WaveMultiPrefix*() 系列内建函数的 SPIR-V 后端支持。这些函数最初在 Shader Model 6.5 中引入,为 GPU 计算着色器提供了更灵活的波前(Wave)级别并行计算能力。
WaveMultiPrefix 函数简介
WaveMultiPrefix 函数属于 HLSL 中的波内操作(Wave Intrinsics)类别,主要用于在 GPU 的 SIMD 执行单元(如 NVIDIA 的 warp 或 AMD 的 wavefront)内部执行高效的数据并行操作。这些函数特别适用于需要根据特定条件对波前中的线程进行分组计算的情况。
与传统的波内操作不同,WaveMultiPrefix 系列函数允许开发者基于动态的分组掩码(mask)来执行前缀扫描(prefix scan)操作,这在许多并行算法中非常有用,如并行归约、流压缩等。
技术实现细节
在 SPIR-V 后端实现中,开发团队利用了 Khronos Group 的 SPV_NV_shader_subgroup_partitioned 扩展来支持这些功能。这个扩展为 SPIR-V 提供了类似于 HLSL WaveMultiPrefix 操作的原语。
实现过程中主要涉及以下几个关键点:
- 将 HLSL 的 WaveMultiPrefix 函数映射到对应的 SPIR-V 操作码
- 处理不同数据类型(int/uint/float)的转换
- 确保跨平台的行为一致性
- 实现各种操作类型(求和、乘积、按位与/或/异或等)
应用场景
WaveMultiPrefix 函数在以下场景中特别有用:
- 动态条件分组计算:当需要在运行时根据某些条件动态分组计算时
- 稀疏数据处理:处理不规则或稀疏数据结构的并行算法
- 高级并行原语:构建更复杂的并行算法基础
- 性能优化:在某些情况下可以替代原子操作,提高性能
实现意义
这一实现使得使用 DirectXShaderCompiler 的项目能够:
- 保持与最新 HLSL 特性的兼容性
- 在 Vulkan 平台上使用这些高级波内操作
- 编写更具表现力的并行着色器代码
- 实现更高效的 GPU 计算算法
总结
DirectXShaderCompiler 项目对 WaveMultiPrefix 函数的支持完善了其 SPIR-V 后端的功能集,为开发者提供了更多在跨平台图形和计算编程中的高级并行编程工具。这一实现不仅保持了与 HLSL 最新标准的兼容性,还通过 SPIR-V 扩展为 Vulkan 等平台带来了相同的功能支持。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00