NVIDIA 的 Blackwell 和 Hopper 架构代表了 GPU 计算的最新进展，引入了多项创新功能来加速 AI 和高性能计算工作负载。本文将深入探讨这些架构的关键新特性，包括 Tensor Memory Access (TMA)、跨 SM 的共享内存访问、FP8 计算支持等，并提供可运行的代码示例。

1. Tensor Memory Access (TMA)

TMA 是 Hopper 架构引入的一项重要功能，它允许高效地在全局内存和共享内存之间传输张量数据块。

TMA 技术解析

TMA 的主要优势包括：

        单条指令即可描述整个张量传输

        支持 1D-5D 的张量传输

        自动处理边界条件

        与异步拷贝引擎协同工作，实现计算与数据传输重叠

TMA 代码示例

 

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

// 简单的 TMA 示例 (需要 CUDA 12+ 和 Hopper 架构)
__global__ void tma_example(float* global_data) {
    // 声明共享内存
    __shared__ float shared_tile[32][32];
    
    // 创建 TMA 描述符 (实际代码会更复杂)
    uint64_t tma_desc;
    // 这里应该填充 TMA 描述符的各个字段
    
    // 执行 TMA 拷贝
    asm volatile (
        "cp.async.bulk.tensor.2d.shared::cluster.global.mbarrier::complete_tx::bytes [%0], [%1], [%2], %3;"
        :: "r"(shared_tile), "r"(tma_desc), "r"(global_data), "r"(32*32*sizeof(float))
    );
    
    // 等待 TMA 完成
    asm volatile ("mbarrier.arrive.bulk.complete_tx::bytes %0, %1;" :: "r"(shared_tile), "r"(32*32*sizeof(float)));
    
    // 使用共享内存数据...
}

int main() {
    float* d_data;
    cudaMalloc(&d_data, 1024*1024*sizeof(float));
    
    tma_example<<<1, 32>>>(d_data);
    cudaDeviceSynchronize();
    
    cudaFree(d_data);
    return 0;
}

2. 跨 SM 的共享内存访问 (Cluster Shared Memory)

Hopper 架构引入了集群概念，允许同一集群内的不同 SM 直接访问彼此的共享内存。

技术解析

        集群由多个 SM 组成 (通常 2-8 个)

        集群内的 SM 可以低延迟访问彼此的共享内存

        需要显式启用集群模式

        使用 __shared__ 修饰符和新的寻址模式

代码示例

 

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

// 集群共享内存示例
__global__ void cluster_shared_mem_example() {
    // 声明集群共享内存
    __shared__ int cluster_shared[1024];
    
    // 只有集群中的第一个块初始化共享内存
    if (clusterIdx.x == 0 && threadIdx.x == 0) {
        for (int i = 0; i < 1024; i++) {
            cluster_shared[i] = i;
        }
    }
    
    // 集群同步
    __syncthreads_cluster();
    
    // 所有集群内的块都可以访问相同的数据
    if (threadIdx.x == 0) {
        printf("Block %d sees cluster_shared[10] = %d\n", blockIdx.x, cluster_shared[10]);
    }
}

int main() {
    // 启动一个包含2个块的集群
    cluster_shared_mem_example<<<dim3(2,1,1), 32>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

3. FP8 计算支持

Blackwell 和 Hopper 都增强了 FP8 支持，特别适合 AI 训练和推理。

FP8 技术解析

        两种 FP8 格式: E4M3 (4位指数, 3位尾数) 和 E5M2 (5位指数, 2位尾数)

        硬件加速的 FP8 矩阵乘积累加运算

        与 Tensor Core 紧密集成

        自动或手动缩放保持精度

FP8 代码示例

 

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cuda_fp8.h>
#include <stdio.h>

// FP8 矩阵乘法示例
__global__ void fp8_matmul(const __nv_fp8_e4m3* a, const __nv_fp8_e4m3* b, float* c, 
                          int m, int n, int k) {
    using namespace nvcuda;
    
    // 每个线程块处理一个矩阵块
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    
    if (row < m && col < n) {
        float sum = 0.0f;
        
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            // 将FP8转换为float进行计算
            float a_val = __half2float(__nv_cvt_fp8_to_halfraw(a[row * k + i], __NV_E4M3));
            float b_val = __half2float(__nv_cvt_fp8_to_halfraw(b[i * n + col], __NV_E4M3));
            sum += a_val * b_val;
        }
        
        c[row * n + col] = sum;
    }
}

int main() {
    const int m = 32, n = 32, k = 32;
    
    // 分配和初始化FP8矩阵
    __nv_fp8_e4m3 *d_a, *d_b;
    float *d_c;
    
    cudaMalloc(&d_a, m*k*sizeof(__nv_fp8_e4m3));
    cudaMalloc(&d_b, k*n*sizeof(__nv_fp8_e4m3));
    cudaMalloc(&d_c, m*n*sizeof(float));
    
    // 初始化代码省略...
    
    dim3 blocks((n+15)/16, (m+15)/16);
    dim3 threads(16, 16);
    
    fp8_matmul<<<blocks, threads>>>(d_a, d_b, d_c, m, n, k);
    cudaDeviceSynchronize();
    
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    
    return 0;
}

4. 其他重要新功能

4.1 动态并行增强

Blackwell 改进了动态并行能力，允许更灵活的内核启动模式。

 

// 动态并行示例
__global__ void dynamic_parallel_kernel(int depth, int max_depth) {
    if (depth >= max_depth) return;
    
    printf("Depth %d, thread %d\n", depth, threadIdx.x);
    
    if (threadIdx.x == 0 && depth < max_depth) {
        dynamic_parallel_kernel<<<1, 32>>>(depth+1, max_depth);
    }
    
    // 不需要显式同步，设备运行时自动处理
}

int main() {
    dynamic_parallel_kernel<<<1, 32>>>(0, 3);
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

4.2 增强的 Tensor Core

Blackwell 引入了新一代 Tensor Core，支持更广泛的精度和操作。

 

// Tensor Core 示例 (使用 WMMA API)
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cuda_fp16.h>
#include <mma.h>
#include <stdio.h>

using namespace nvcuda;

__global__ void wmma_example(half *a, half *b, float *c, int m, int n, int k) {
    // 声明矩阵分片
    wmma::fragment<wmma::matrix_a, 16, 16, 16, half, wmma::row_major> a_frag;
    wmma::fragment<wmma::matrix_b, 16, 16, 16, half, wmma::col_major> b_frag;
    wmma::fragment<wmma::accumulator, 16, 16, 16, float> c_frag;
    
    // 初始化累加器
    wmma::fill_fragment(c_frag, 0.0f);
    
    // 加载和计算
    for (int i = 0; i < k; i += 16) {
        wmma::load_matrix_sync(a_frag, a + blockIdx.y * m * k + i, k);
        wmma::load_matrix_sync(b_frag, b + i * n + blockIdx.x * 16, n);
        wmma::mma_sync(c_frag, a_frag, b_frag, c_frag);
    }
    
    // 存储结果
    wmma::store_matrix_sync(c + blockIdx.y * m * n + blockIdx.x * 16, c_frag, n, wmma::mem_row_major);
}

int main() {
    const int m = 64, n = 64, k = 64;
    
    half *d_a, *d_b;
    float *d_c;
    
    cudaMalloc(&d_a, m*k*sizeof(half));
    cudaMalloc(&d_b, k*n*sizeof(half));
    cudaMalloc(&d_c, m*n*sizeof(float));
    
    // 初始化代码省略...
    
    dim3 gridDim(n/16, m/16);
    dim3 blockDim(32, 1);
    
    wmma_example<<<gridDim, blockDim>>>(d_a, d_b, d_c, m, n, k);
    cudaDeviceSynchronize();
    
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    
    return 0;
}

5. 性能优化建议

1. TMA 最佳实践:

   • 尽量使用大块传输以减少指令开销

   • 合理安排计算与数据传输的重叠

   • 注意内存对齐要求

2. 集群共享内存使用建议:

   • 限制集群大小以减少通信开销

   • 合理安排集群内的工作分配

   • 注意同步点的设置

3. FP8 使用建议:

   • 选择合适的 FP8 格式 (E4M3 或 E5M2)

   • 实现适当的缩放策略以保持精度

   • 考虑混合精度方法

6. 总结

        Blackwell 和 Hopper 架构通过 TMA、集群共享内存、增强的 FP8 支持等功能，显著提升了 GPU 的计算能力和效率。这些新特性特别适合现代 AI 和高性能计算工作负载，能够提供更高的性能和能效比。开发者可以通过合理利用这些新功能来优化现有应用程序或开发新的高性能计算解决方案。

请注意，要运行这些示例代码，需要:

1. 支持 Hopper 或 Blackwell 架构的 GPU

2. CUDA 12.0 或更高版本

3. 适当的编译标志 (如 -arch=hopper 或 -arch=blackwell)