TileLang: Criando Kernels de GPU de Alto Desempenho com Tensor Cores, FlashAttention e Autotuning

TileLang: uma DSL Python para kernels de GPU de alto desempenho

Escrever kernels de GPU eficientes tradicionalmente exige domínio profundo de CUDA, gerenciamento manual de memória e ajustes arquitetura-específicos. O TileLang propõe uma abordagem diferente: uma linguagem de domínio específico (DSL) em Python que compila kernels de GPU de alto desempenho via TVM, lidando automaticamente com thread mapping, layouts de memória, sincronização, vetorização e geração de código CUDA de baixo nível.

Neste guia, percorremos a criação progressiva de kernels — desde uma simples adição de vetores até FlashAttention — usando primitivas como tiles de memória compartilhada, fragmentos de registrador, loops com pipeline e operadores GEMM de tensor core. O programador trabalha com abstrações de alto nível; o compilador resolve o resto.

Verificação do ambiente CUDA

Antes de qualquer kernel, é essencial validar o ambiente. O TileLang expõe utilitários para confirmar a disponibilidade da GPU, a versão do CUDA e a arquitetura de compute capability:

import tilelang as tl
print(f"CUDA available: {tl.cuda_available()}")
print(f"GPU: {tl.get_gpu_name()}")
print(f"Compute capability: {tl.get_compute_capability()}")

Também são estabelecidas funções reutilizáveis de benchmarking (medição em microssegundos com warmup e médias) e verificação numérica (comparação com referências PyTorch), que acompanham todo o tutorial.

Adição de vetores: o “Hello World” dos kernels

O ponto de partida é uma operação simples que já demonstra o modelo de programação do TileLang. O kernel opera sobre tiles: blocos de dados processados por um bloco de threads CUDA:

@tl.autotune(...)
@tl.jit
def vector_add(A, B, C, N):
    tile = tl.parallel_range(N, tile_size=256)
    i = tl.get_program_id(0) * 256 + tl.get_thread_id(0)
    if i < N:
        C[i] = A[i] + B[i]

Cada thread carrega seu elemento em um registrador, executa a soma e escreve de volta. O TileLang traduz isso para CUDA com índices globais, bounds checking e paralelização automática.

GEMM com Tensor Cores: onde a mágica acontece

O coração do tutorial é a implementação de matrix multiplication (GEMM) com tensor cores. Em vez de escrever inline PTX manualmente, o TileLang oferece o primitivo tl.gemm:

@tl.jit
def tiled_gemm(A, B, C, M, N, K):
    # Dividir em tiles
    for i, j, k in tl.tiled_range(M, N, K,
        tile_sizes=(128, 128, 32)):
        
        # Carregar tiles para shared memory
        a_tile = tl.copy(A[i:i+128, k:k+32])
        b_tile = tl.copy(B[k:k+32, j:j+128])
        
        # Tensor core GEMM (MMA — Matrix Multiply-Accumulate)
        tl.gemm(a_tile, b_tile, C[i:i+128, j:j+128])

O TileLang gerencia o pipeline de carga assíncrona (copy de global → shared memory), a operação MMA (warp-level matrix multiply-accumulate nos tensor cores) e armazena o resultado final. O código CUDA gerado pode ser inspecionado com print(tiled_gemm.get_source()).

Exploração de schedules com autotuning

Um dos recursos mais poderosos é o autotuning. O decorador @tl.autotune define um espaço de busca para parâmetros como tamanhos de tile, número de warps por bloco e estratégias de pipelining:

@tl.autotune(
    configs={
        "tile_M": [64, 128, 256],
        "tile_N": [64, 128, 256],
        "warp_count": [4, 8, 16],
    },
    key=["M", "N", "K"]
)
@tl.jit
def tuned_gemm(A, B, C, M, N, K):
    # usa tile_M, tile_N, warp_count nos loops
    ...

O autotuner testa combinações offline e seleciona a melhor para cada shape de matriz. Os resultados são cacheados, então o custo é amortizado. O tutorial mostra como comparar o kernel autotunado contra cuBLAS e PyTorch, incluindo métricas de throughput (TFLOPs/s), utilização de memória e latência.

GEMM com epílogo fundido: ReLU e bias “de graça”

Uma otimização crucial em inferência de redes neurais é fundir a ativação com a multiplicação de matrizes, evitando um kernel separado e economizando bandwidth de memória global. O TileLang permite epílogos fundidos:

@tl.jit
def gemm_relu(A, B, C, M, N, K):
    ...
    tl.gemm(a_tile, b_tile, acc)
    # Epílogo fundido — sem kernel extra
    tl.relu(acc, C[i:i+128, j:j+128])

O compilador emite um único kernel CUDA que faz GEMM + ReLU, eliminando o round-trip à DRAM entre as duas operações. O mesmo padrão funciona para bias addition, GELU e outras fusões de epílogo.

Softmax por linha e FlashAttention

O tutorial avança para operações mais complexas. O softmax por linha demonstra o uso de reduções paralelas do TileLang — encontrar o máximo por linha, subtrair, exponenciar e normalizar — tudo dentro de shared memory:

@tl.jit
def row_wise_softmax(X, Y, rows, cols):
    tile = tl.parallel_range(rows, tile_size=1)
    row = X[tile, :]
    # Redução em shared memory
    max_val = tl.reduce_max(row)
    exp_row = tl.exp(row - max_val)
    sum_exp = tl.reduce_sum(exp_row)
    Y[tile, :] = exp_row / sum_exp

O passo final é FlashAttention, que combina todos os conceitos: computação em tiles, operadores GEMM de tensor core para Q·K^T e P·V, softmax online com estabilidade numérica (subtração do máximo por bloco) e epílogo fundido. O resultado é um kernel de atenção com complexidade de memória O(N) em vez de O(N²).

Inspeção e debugging

O TileLang oferece ferramentas de introspecção. kernel.get_source() retorna o código CUDA gerado linha a linha. kernel.get_lowered_ir() mostra a representação intermediária do TVM. O benchmarking inclui métricas do profiler da NVIDIA (memória, compute, occupancy), e a verificação numérica (torch.allclose) garante que o kernel TileLang produz os mesmos resultados que PyTorch/cuBLAS dentro de tolerância configurável.

Por que TileLang importa agora

Em 2026, a eficiência de kernels é o diferencial entre rodar um modelo em uma GPU ou em quatro. Frameworks como FlashAttention, vLLM e TensorRT já provaram que kernels customizados são o caminho. O TileLang democratiza essa prática: você escreve em Python com abstrações de alto nível e obtém CUDA otimizado com tensor cores, sem precisar decorar a documentação da NVIDIA. Para times que trabalham com inferência eficiente, fine-tuning de LLMs ou implantação de modelos em produção, é uma ferramenta que merece estar no radar.