Enabling Cluster Launch Control: una nuova frontiera per i sistemi di calcolo

# Enabling Cluster Launch Control with TLX ## What is cluster launch control (CLC)? Cluster launch control (CLC) è una tecnologia che consente al sistema di ottimizzare la gestione dei thread e dell'utilizzo delle risorse GPU, migliorando le prestazioni dei sistemi di calcolo. ## What is TLX? TLX è un'estensione low-level del DSL Triton, progettata per gli utenti esperti che richiedono un controllo fine-granulare sulla gestione dei processori. TLX fornisce: * Hardware-specific intrinsics (come wgmma, async_copy e barrier) * Gestione della memoria condivisa e locale * Scheda istruzioni e controllo alla livello di istruzione * Sincronizzazione transwarpgroup TLX consente all'utente di sviluppare kernel avanzati esponendo primitivi GPU basso livello e costrutti espliciti per la memoria, il calcolo e il flusso di controllo asincrone. Nonostante TLX si concentra attualmente su dispositivi NVIDIA, consente agli utenti di implementare ottimizzazioni architettoniche specifiche, riducendo la dipendenza dalle abitudini del compilatore. ## CLC in TLX TLX fornisce tre API per il controllo cluster (CLC): * **tlx.clc_producer**: Invoca l'API di produttore * **tlx.clc_consumer**: Invoca l'API di consumer * **tlx.clc_consumer only** (non-definito WG): Invoca solo l'API di consumer Queste API consentono di ottimizzare la gestione dei thread e dell'utilizzo delle risorse GPU, migliorando le prestazioni dei sistemi di calcolo. ## Analisi della performance L'analisi ha mostrato che CLC migliora notevolmente le prestazioni rispetto alla gestione pipeline tradizionale. L'eliminazione degli intervalli di inattività (coloro che appaiono in rosso) consente al sistema di gestire meglio le risorse, riducendo la latenza e migliorando la stabilità. ## Conclusioni Cluster Launch Control è una tecnologia innovativa che apre nuove possibilità per gli sviluppatori di sistemi di calcolo. La sua implementazione consente di ottimizzare la gestione dei thread e dell'utilizzo delle risorse GPU, migliorando le prestazioni dei sistemi di calcolo. ## Riconoscimenti Ringraziamo Bingyi Zhang (Nvidia) per il discorso ispirante sulla CLC, nonché Srivatsan Ramesh (Meta), Yuanwei (Kevin) Fang (Meta), e tutti gli altri che hanno contribuito al supporto dei grafici SM.