最完整TileLang入门指南：从安装到实现高性能GEMM内核

你还在为编写高性能GPU内核而烦恼吗？是否觉得传统CUDA编程门槛太高，难以快速实现高效的矩阵乘法（GEMM）等核心算子？本文将带你从零开始，掌握TileLang这一专为高性能计算设计的领域特定语言（Domain-Specific Language，DSL），通过简单几步即可实现媲美手写优化的GEMM内核。读完本文，你将能够：

• 快速安装并配置TileLang开发环境
• 理解TileLang的核心语法与编程模型
• 编写、编译并运行基础GEMM内核
• 优化内核性能，包括布局调整与缓存优化
• 验证内核正确性并进行性能基准测试

TileLang简介

TileLang是一款专为简化高性能GPU/CPU内核开发而设计的DSL，它采用Pythonic语法，底层基于TVM编译器基础设施，让开发者在保持 productivity 的同时，无需牺牲底层优化带来的极致性能。无论是矩阵乘法（GEMM）、量化矩阵乘法（Dequant GEMM），还是 FlashAttention、LinearAttention 等复杂算子，TileLang都能提供简洁而强大的实现方式。

TileLang已在多种设备上经过严格测试，包括NVIDIA的H100、A100、V100、RTX 4090，以及AMD的MI250、MI300X等GPU。其设计目标是在保持代码简洁性的同时，充分利用硬件特性，如NVIDIA的TMA/WGMMA和AMD的MatrixCore等，实现接近硬件理论峰值的性能。

安装与环境配置

方法一：使用Pip快速安装

最简单的安装方式是通过PyPI获取最新版本：

pip install tilelang

如果需要体验最新特性，也可以直接从Git仓库安装：

pip install git+https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tilelang

方法二：从源码构建

对于需要自定义配置或贡献代码的开发者，可以从源码构建TileLang。首先安装系统依赖：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3-setuptools gcc libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential cmake libedit-dev libxml2-dev

然后克隆仓库并本地安装：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tilelang
cd tilelang
pip install -e . -v  # -e 表示可编辑模式，-v 显示详细输出

方法三： nightly版本安装

如果需要最新的开发特性，可以安装nightly版本：

pip install tilelang -f https://tile-ai.github.io/whl/nightly/cu121/

注意：nightly版本包含最新代码变更，稳定性可能不如正式版本，适合测试新功能或获取特定bug修复。

快速入门：实现基础GEMM内核

GEMM内核基本实现

下面我们将通过一个完整的例子，展示如何使用TileLang实现一个基础的GEMM内核。这个例子包含了布局注解、并行复制和缓存优化等高级特性，充分展示了TileLang的简洁性和强大功能。

import tilelang
import tilelang.language as T

@tilelang.jit
def matmul(M, N, K, block_M, block_N, block_K, dtype="float16", accum_dtype="float"):

    @T.prim_func
    def matmul_relu_kernel(
            A: T.Tensor((M, K), dtype),
            B: T.Tensor((K, N), dtype),
            C: T.Tensor((M, N), dtype),
    ):
        # 初始化内核上下文
        with T.Kernel(T.ceildiv(N, block_N), T.ceildiv(M, block_M), threads=128) as (bx, by):
            A_shared = T.alloc_shared((block_M, block_K), dtype)  # 分配共享内存
            B_shared = T.alloc_shared((block_K, block_N), dtype)
            C_local = T.alloc_fragment((block_M, block_N), accum_dtype)  # 分配局部累加片段

            # 启用光栅化以提高L2缓存局部性（可选）
            # T.use_swizzle(panel_size=10, enable=True)

            T.clear(C_local)  # 清空局部累加器

            # 分块循环，使用3阶段流水线
            for ko in T.Pipelined(T.ceildiv(K, block_K), num_stages=3):
                # 并行复制A矩阵块到共享内存
                T.copy(A[by * block_M, ko * block_K], A_shared)
                
                # 并行复制B矩阵块到共享内存
                T.copy(B[ko * block_K, bx * block_N], B_shared)
                
                # 执行块级GEMM运算
                T.gemm(A_shared, B_shared, C_local)
            
            # ReLU激活函数
            for i, j in T.Parallel(block_M, block_N):
                C_local[i, j] = T.max(C_local[i, j], 0)

            # 将结果复制回全局内存
            T.copy(C_local, C[by * block_M, bx * block_N])

    return matmul_relu_kernel

代码解析

1. 函数定义：使用@tilelang.jit装饰器标记需要JIT编译的函数，target参数可指定目标设备（如"cuda"、"hip"或"cpu"），默认会在编译时根据输入张量自动推断。

2. 内核上下文：T.Kernel定义了内核的启动配置，这里使用二维网格（grid），每个线程块（block）处理大小为block_M x block_N的矩阵块。

3. 内存分配：T.alloc_shared分配共享内存（shared memory）用于存储矩阵块，T.alloc_fragment分配局部片段（fragment）用于累加计算结果，通常使用更高精度（如float32）以减少数值误差。

4. 数据复制：T.copy函数用于在不同内存层次间复制数据，TileLang会自动优化复制过程，实现并行数据加载。

5. GEMM计算：T.gemm是TileLang提供的GEMM原语，会根据目标设备自动选择最优的底层实现，如NVIDIA GPU上的WGMMA或AMD GPU上的MatrixCore。

6. 流水线优化：T.Pipelined用于实现循环流水线，通过重叠数据加载和计算来隐藏延迟，num_stages=3表示使用3阶段流水线。

编译与执行

定义好内核后，我们可以像调用普通Python函数一样编译和执行它：

# 设置矩阵大小和分块参数
M = 1024
N = 1024
K = 1024
block_M = 128
block_N = 128
block_K = 32

# 编译内核
matmul_relu_kernel = matmul(M, N, K, block_M, block_N, block_K)

# 创建输入张量（使用PyTorch）
import torch
a = torch.randn(M, K, device="cuda", dtype=torch.float16)
b = torch.randn(K, N, device="cuda", dtype=torch.float16)
c = torch.empty(M, N, device="cuda", dtype=torch.float16)

# 执行内核
matmul_relu_kernel(a, b, c)

# 验证结果正确性
ref_c = torch.relu(a @ b)
torch.testing.assert_close(c, ref_c, rtol=1e-2, atol=1e-2)
print("Kernel output matches PyTorch reference.")

获取生成的内核源码

TileLang允许开发者查看生成的底层内核源码（如CUDA），这对于调试和深入优化非常有帮助：

cuda_source = matmul_relu_kernel.get_kernel_source()
print("Generated CUDA kernel:\n", cuda_source)

性能优化技术

布局优化与缓存 locality

TileLang提供了多种优化手段来提高内存访问效率，其中T.use_swizzle函数可以启用地址重排（swizzling），改善L2缓存的访问局部性：

# 在Kernel上下文中启用swizzle
with T.Kernel(...) as (bx, by):
    # 启用光栅化，提高L2缓存局部性
    T.use_swizzle(panel_size=10, enable=True)
    # ... 其余代码 ...

并行化与流水线

T.Parallel用于标记并行执行的循环，TileLang会自动将其映射到GPU的线程或线程块：

# 并行执行ReLU激活函数
for i, j in T.Parallel(block_M, block_N):
    C_local[i, j] = T.max(C_local[i, j], 0)

而T.Pipelined则用于实现循环流水线，通过将循环分解为多个阶段并重叠执行，有效隐藏内存访问延迟：

# 使用3阶段流水线执行分块循环
for ko in T.Pipelined(T.ceildiv(K, block_K), num_stages=3):
    T.copy(A[by * block_M, ko * block_K], A_shared)  # 阶段1: 加载A
    T.copy(B[ko * block_K, bx * block_N], B_shared)  # 阶段2: 加载B
    T.gemm(A_shared, B_shared, C_local)              # 阶段3: 计算GEMM

自动调优

TileLang还提供了自动调优功能，可以通过autotuner模块自动搜索最优的分块大小和编译参数：

from tilelang.autotuner import Tuner

# 定义调优参数空间
params = {
    "block_M": [64, 128, 256],
    "block_N": [64, 128, 256],
    "block_K": [16, 32, 64],
}

# 创建调优器并运行
tuner = Tuner(matmul, params)
best_params = tuner.tune(a, b, c)
print("Best parameters:", best_params)

性能基准测试

TileLang内置了性能分析工具，可以方便地测量内核的延迟：

# 创建性能分析器
profiler = matmul_relu_kernel.get_profiler(tensor_supply_type=tilelang.TensorSupplyType.Normal)

# 执行基准测试
latency = profiler.do_bench()

print(f"Latency: {latency} ms")

对于更全面的性能评估，可以参考官方提供的基准测试脚本，其中包含了在不同设备和参数配置下的性能对比。以下是TileLang在H100上的GEMM性能示例：

进阶应用与示例

TileLang不仅限于GEMM，还提供了丰富的示例来展示其在各种复杂算子上的应用：

• 量化矩阵乘法：examples/dequantize_gemm/展示了如何通过细粒度控制每个线程的操作，实现高性能的量化矩阵乘法。
• FlashAttention：examples/flash_attention/演示了如何使用简洁的语法实现跨算子融合，以及自动调优示例。
• 卷积操作：examples/convolution/提供了基于IM2Col方法的卷积实现。
• 稀疏矩阵乘法：examples/blocksparse_gemm/展示了块稀疏矩阵乘法的实现。

这些示例充分展示了TileLang的灵活性和强大功能，开发者可以根据自己的需求进行修改和扩展。

总结与展望

TileLang通过提供简洁的Pythonic语法和强大的底层优化能力，极大降低了高性能GPU内核的开发门槛。本文介绍了TileLang的安装配置、基础GEMM实现、性能优化技术以及基准测试方法，希望能帮助你快速上手并应用于实际项目中。

随着TileLang的不断发展，未来还将支持更多特性，如更广泛的硬件支持、更强大的自动调优能力以及更多高级算子库。如果你对TileLang感兴趣，欢迎通过贡献指南参与项目开发，或加入Discord社区与其他开发者交流。

提示：更多详细文档和教程请参考官方文档，其中包含了更深入的技术解析和高级用法示例。

资源与参考

• 官方文档：docs/
• 示例代码：examples/
• API参考：tilelang/
• 贡献指南：CONTRIBUTING.md
• 许可证：LICENSE