가공되지 않은 하드웨어를 다루기: Blackwell과 Hopper 아키텍처에서 맞춤 Triton과 CUDA 12 커널 작성하기

NovaPod 베어메탈 인스턴스에서 비동기 복사 파이프라인, 텐서 메모리 가속기(TMA), 워프 그룹 행렬 곱 명령(WGMMA)을 설명합니다.

AI 모델이 확장되면서 cuBLAS 같은 표준 행렬 곱 라이브러리는 특수한 희소 어텐션 패턴이나 맞춤 융합 활성화 함수에서 상당한 성능을 테이블 위에 남겨 둡니다.

Triton이나 원시 CUDA C++로 개발하는 커널 엔지니어는 하드웨어 레지스터, 공유 메모리 뱅크 충돌, 텐서 메모리 가속기(TMA) 비동기 전송 파이프라인을 깊이 볼 수 있어야 합니다.

NovaPod 인스턴스는 직접 베어메탈 하드웨어 패스스루로 실행되므로, 개발자는 하이퍼바이저 간섭 없이 NVIDIA Nsight Systems와 Nsight Compute 프로파일링 도구에 제약 없이 접근합니다.

Hopper SM90a의 워프 그룹 행렬 곱-누산(WGMMA) 명령을 최적화하든, Blackwell의 2세대 Transformer Engine을 위한 커널을 준비하든, NovaPod는 클라우드에서 가장 깨끗한 저수준 개발 환경을 제공합니다.

NovaPod CLI 빠른 실행

nvcc -O3 -arch=sm_90a custom_attention.cu -o custom_attention
nsys profile --stats=true ./custom_attention

핵심 정리최첨단 AI 커널을 작성하려면 하드웨어 성능 카운터와 저수준 디버깅 도구에 제한 없는 접근이 필요합니다. NovaPod는 전체 NVCC 컴파일러 툴체인, Nsight Compute 프로파일링, 추상화되지 않은 하드웨어 접근을 제공합니다.