Computer Science > Distributed, Parallel, and Cluster Computing

Title: Event Tensor: 동적 Megakernel 컴파일을 위한 통합 추상화

View PDF HTML (experimental)초록: 현대의 GPU 워크로드, 특히 대규모 언어 모델 (LLM) 추론은 커널 실행 오버헤드 (kernel launch overheads)와 커널 간 병렬성을 제한하는 거친 동기화 (coarse synchronization) 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 최근의 megakernel 기술은 여러 연산자 (operators)를 하나의 지속성 커널 (persistent kernel)로 융합하여 실행 간격 (launch gaps)을 제거하고 커널 간 병렬성을 노출하지만, 실제 워크로드에서의 동적 형상 (dynamic shapes) 및 데이터 의존적 계산 (data-dependent computation)을 처리하는 데 어려움이 있습니다. 본 논문에서는 동적 megakernel을 위한 통합 컴파일러 추상화인 Event Tensor를 제안합니다. Event Tensor는 타일링된 작업 (tiled tasks) 간의 의존성을 인코딩하며, 형상 및 데이터 의존적 동적 특성 (dynamism) 모두를 일급 객체 (first-class)로 지원합니다. 이 추상화 위에 구축된 당사의 Event Tensor Compiler (ETC)는 정적 및 동적 스케줄링 변환 (scheduling transformations)을 적용하여 고성능 지속성 커널을 생성합니다. 평가 결과, ETC는 시스템 웜업 (warmup) 오버헤드를 크게 줄이면서도 최첨단 (state-of-the-art) LLM 서빙 지연 시간 (latency)을 달성함을 보여줍니다.

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