Гайд по tile-based GPU-программированию от NVIDIA: cuTile, Triton и Flash Attention в Colab

В туториале разбирается подход TileGym — программирование GPU через оперирование целыми блоками (тайлами) данных вместо отдельных потоков. Автор строит рабочий пайплайн в Colab, который автоматически определяет доступное оборудование: если есть поддержка cuTile (NVIDIA CUDA Tile) — использует его, иначе падает на Triton. В процессе реализуются векторное сложение, fused GELU, построчный softmax, матричное умножение и Flash Attention — каждый шаг сравнивается с эталоном PyTorch по корректности и скорости.

Код включает проверку CUDA-окружения, определение compute capability и версии драйвера, а также установку необходимых пакетов. Для каждого ядра приведены реализации на Triton с использованием tile-level операций: загрузка блоков, вычисления, редукции, dot-произведения и сохранение. Предусмотрены fallback-функции на чистом PyTorch, чтобы туториал работал даже без GPU или Triton.

Материал будет полезен разработчикам, которые хотят освоить современные методы программирования GPU для ускорения нейросетевых операций — от простых арифметических ядер до продвинутых механизмов внимания. Все примеры запускаются в Colab и адаптируются под разное железо.