用TileLang设计高性能GPU内核：Tensor-Core GEMM、Fused Softmax、FlashAttention与自动调优

本文是一份详尽的 TileLang 实战教程，展示了如何用高层 Python DSL 设计高性能 GPU 内核，并通过 TVM 编译优化。从向量加法和张量核心 GEMM 到融合 Softmax 和 FlashAttention，逐步深入，覆盖共享内存分片、寄存器片段、流水线循环等关键原语，并与 PyTorch/cuBLAS 对比基准。

• 教程从环境验证和通用基准测试/数值验证工具入手，逐步实现向量加法、分片张量核心矩阵乘法、调度探索、融合 GEMM 后处理、行方向 Softmax 以及 FlashAttention。
• 使用 TileLang 的共享内存分片、寄存器片段、流水线循环、并行迭代原语、归约和张量核心 GEMM 算子，编译器自动处理线程映射、内存布局、同步、向量化及底层 CUDA 指令生成。
• 通过自动调优识别架构相关的内核配置，比较内核与 PyTorch 和 cuBLAS 基线，检查生成的 CUDA 源码，评估内存和计算吞吐量。
• 教程强调可复现性，提供安装脚本和基准测试函数，适合希望深入 GPU 编程和编译器优化的工程师。
• 影响/看点：TileLang 将高层抽象与底层控制结合，使开发者能快速原型化高性能内核，是连接 PyTorch 便利性与 CUDA 极致性能的桥梁。

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