之前回答某个知乎问题的时候简单描述了一下为什么通过加padding的方式可以解bank conflict：

https://www.zhihu.com/question/565420155

当时我画了这样一个图片:

有一些同学还是不理解为什么这种方式可以解掉bank conflict，再加上我搜一搜也没发现有人讲清楚过这件事情。这篇文章以利用tensor core的矩阵乘法为例，较详细地分析一下解conflict的方法，同样我们选择一个最典型的cutlass tile 128x256x32 的 float16 的tile，用来说明问题，在最后，我会提供一份复现的代码，由Tensor IR实现，方便实现各种Tile(虽然我觉得加pad的性能并不能足够到sota。

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回答知乎提问：https://www.zhihu.com/question/565420155

最近正好研究了一下这个schedule，顺便简单总结一下，官方给的文档介绍确实比较抽象: https://tvm.apache.org/docs/reference/api/python/tir.html

题主困惑的应该是factor和offset是什么意思，为什么这样能够解决shared memory bank conflict？

第一个问题，可以看看代码，首先是底层的实现(https://github.com/apache/tvm/blob/HEAD/src/tir/transforms/storage_flatten.cc#L480-L481)：

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PrimExpr stride = make_const(shape[first_dim].dtype(), 1);
for (size_t i = shape.size(); i != 0; --i) {
  size_t dim = i - 1;
  if (dim < avec.size() && avec[dim].align_factor != 0) {
    PrimExpr factor = make_const(stride.dtype(), avec[dim].align_factor);
    PrimExpr offset = make_const(stride.dtype(), avec[dim].align_offset);
    stride = stride + indexmod(factor + offset - indexmod(stride, factor), factor);
    stride = bound_analyzer_->Simplify(stride);
  }
  rstrides.push_back(stride);
  stride = stride * shape[dim];
}

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在之前的两篇文章中，我们分别用TVM的Tensor Expression与TIR Script完成了在Nvidia Cuda Core上的高效的FP32 矩阵乘法，3090-24GB的各种精度在Cuda Core和Tensor Core上的Peak TFLOPS如下表所示：

有意思的是，3090上，FP16的Peak Peformance和FP32是一样的，这一点比较特殊，是因为架构上的改动，一般而言fp16的性能都会是fp32的两倍或者四倍，这个主要是因为20系的gpu把fp32和int32的Cuda Core分开了，从而能同时进行fp32和int32的计算，30系把int32的core又就加上了fp32的计算单元，所以fp32的计算能力翻倍，而cutlass下的16384的gemm。

按照3090上的硬件单元分类，我们还可以探索一些有意思的加速，比如在CUDA Core上使用SIMD指令（DP4A，HFMA2来优化int8、half的性能，

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上一篇文章中讲到如何利用cutlass优化gemm的思路，使用tvm tensor expression来实现一个高效的矩阵乘法，这里再探索一下直接从TIR Script把这个东西复现一下，对比一下两者的异同。

TensorIR 今年7月再arxiv上放了一篇preprint，感兴趣的读者可以自行阅读：https://arxiv.org/abs/2207.04296

不过写这篇文章的时候，tvm上游(main)分支的tir与paper里还不是一样，siyuan他们另做了许多改进，估计要等paper中了才会被合并到上游（貌似是在投ASPLOS？所以这里还是以tvm上我们可以实际操作的TensorIR Script为例子，优化的思路则不多讲解，和之前的tensor expression是一样的。

PS: 感觉TIR Script的设计和写法更贴近GPU，比tensor expression更抽象，有亿点点摸不着头脑，不过也比直接从tensor ir来构建一个dag要舒服地多，虽然通过自己瞎理解与实验加上在论坛交流了一下，也算是都摸出来怎么实现，但我相信应该还会有更优雅的写法。

代码还是放在: https://github.com/LeiWang1999/tvm_gpu_gemm

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这里记录的是我想从tvm的tensor expression出发，参考一下cutlass efficient gemm的思路，一步一步优化一下GEMM的一些思考和碎碎念，目的是为了理解cutlass优化gemm的思路。

我们使用CUTLASS Profiler来运行一个gemm的运算，并用nsight compute dump下来其运行过程中的一些情况，可以拿到他的一些信息，如grid的大小与block的大小等。比如对于16384的float32类型数据的gemm，cutlass的grid size是（512, 16, 1）-> 8192个block， block size是（256，1，1），一共是2,097,152个线程，因为最后产生C的大小是（16384，16384），所以平均每个thread需要产生128个C的元素，结合这些参数的信息，使用tvm的te进行schedule（其实可以试试tensor ir），最后成功打到了和cublas，cutlass相近的性能。

测试GPU: rtx 3090 24GB

CUDA Version: 11.1

TVM Version: 10.0

代码放在：https://github.com/LeiWang1999/tvm_gpu_gemm

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合适地选择Block Size和Grid Size

Block Size是指一个Block中的thread个数，增大block的数量一方面有利于提高程序的并行性，但是如果同一个block的thread之间存在线程的同步，则过大的block size会带来同步的overhead，导致SM利用率降低，而Grid Size是指Block的数量，如何好的