0x0. 前言

這篇文章來解析一下Megaton-LM涉及到的一個(gè)優(yōu)化gradient_accumulation_fusion。這里fusion的意思是在gemm接口中會(huì)將當(dāng)前的結(jié)果累加到先前計(jì)算的梯度上，所有這些都在一個(gè)操作中完成，可以避免多次訪問global memory提升算子的帶寬。下面解析一下這個(gè)優(yōu)化的調(diào)度邏輯和cuda實(shí)現(xiàn)。

https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda 這個(gè)倉庫整理了一些cuda優(yōu)化相關(guān)鏈接以及大模型訓(xùn)練推理相關(guān)的知識(shí)鏈接（large-language-model-note子目錄下），歡迎查看。

0x1. 調(diào)度邏輯解析

gradient_accumulation_fusion的調(diào)度邏輯是和LinearWithGradAccumulationAndAsyncCommunication這個(gè)類的實(shí)現(xiàn)有關(guān)的，LinearWithGradAccumulationAndAsyncCommunication 這個(gè)類又被包了一層變成 linear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce 這個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)又給RowParallelLinear和ColumnParallelLinear這兩個(gè)實(shí)現(xiàn)模型并行的Linear類使用。

下面解析一下linear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce這個(gè)函數(shù)(https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/blob/main/megatron/core/tensor_parallel/layers.py#L356-L446)：

#這部分定義了一個(gè)函數(shù)，名為linear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce，
#它接收七個(gè)參數(shù)：輸入張量、權(quán)重張量、一個(gè)可選的偏置張量和3個(gè)布爾標(biāo)志。
deflinear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce(
input:torch.Tensor,
weight:torch.Tensor,
bias:Optional[torch.Tensor],
gradient_accumulation_fusion:bool,
async_grad_allreduce:bool,
sequence_parallel_enabled:bool,
)->torch.Tensor:
"""帶有反向傳播的異步通信和梯度累積融合的線性層實(shí)現(xiàn).

此函數(shù)提供了一個(gè)選項(xiàng)，可以將反向傳播計(jì)算的結(jié)果累積到一個(gè)現(xiàn)有的梯度緩沖區(qū)中，
從而避免在梯度計(jì)算后進(jìn)行額外的加法核操作。

此外，輸入梯度的張量并行allreduce可以與權(quán)重梯度的計(jì)算異步進(jìn)行。

在使用序列并行的情況下，輸入梯度的reducescatter與權(quán)重梯度的計(jì)算異步進(jìn)行。

使用此模塊需要環(huán)境變量CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1。代碼中有一些集合操作，
應(yīng)該在計(jì)算核之前調(diào)度，以使通信與計(jì)算重疊，這對于加速是必要的，但對于正確性則不是必要的，
因此調(diào)度器不會(huì)強(qiáng)制這種排序。將CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS設(shè)置為1會(huì)強(qiáng)制按照它們被調(diào)用的順序調(diào)度內(nèi)核。

Arguments:

input(torch.Tensorrequired):輸入，類似torch.nn.functional.linear

weight(torch.Tensorrequired):權(quán)重，類似torch.nn.functional.linear

bias(torch.Tensoroptional):偏置，類似torch.nn.functional.linear

gradient_accumulation_fusion(boolrequired):執(zhí)行梯度累積融合，
需要自定義的CUDA擴(kuò)展模塊fused_weight_gradient_mlp_cuda。
要使用gradient_accumulation_fusion，你必須使用--cpp_ext和--cuda_ext安裝APEX。
例如："pipinstall--global-option="--cpp_ext"--global-option="--cuda_ext."
注意，此擴(kuò)展要求CUDA版本大于或等于11。否則，你必須關(guān)閉梯度累積融合。

async_grad_allreduce(boolrequired):異步地與權(quán)重梯度的計(jì)算進(jìn)行輸入梯度的allreduce。
如果sequence_parallel_enabled為True，這必須為False，因?yàn)椴粓?zhí)行allreduce。

sequence_parallel_enabled(boolrequired):表示使用了序列并行，
因此在前向傳播中，輸入是addgather后的，在反向傳播中，輸入梯度是reducescatter后的。
"""
#這部分創(chuàng)建了一個(gè)名為args的列表，它基本上是函數(shù)輸入?yún)?shù)的集合。
args=[
input,
weight,
bias,
gradient_accumulation_fusion,
async_grad_allreduce,
sequence_parallel_enabled,
]

#這部分檢查是否已經(jīng)發(fā)出警告。函數(shù)使用一個(gè)類級(jí)別變量warned來記住是否已經(jīng)向用戶顯示了警告。
ifnotlinear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce.warned:
#這部分檢查環(huán)境變量CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS是否設(shè)置為"1"。
#如果沒有，并且滿足某些條件（sequence_parallel_enabled或async_grad_allreduce），
#它會(huì)發(fā)出警告。然后將warned標(biāo)志設(shè)置為True，以便不會(huì)重復(fù)發(fā)出此警告。
ifos.environ.get('CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS')!="1":
ifsequence_parallel_enabled:
warnings.warn(
"Whenusingsequenceparallelismitisrecommendedtosetthe"
"environmentvariableCUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONSto1for"
"maximumspeedup")
linear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce.warned=True

ifasync_grad_allreduce:
warnings.warn(
"Whenusingasyncgradallreduceitisrecommendedtosetthe"
"environmentvariableCUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONSto1for"
"maximumspeedup")
linear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce.warned=True

#最后，函數(shù)調(diào)用另一個(gè)名為LinearWithGradAccumulationAndAsyncCommunication的類并返回其結(jié)果。
returnLinearWithGradAccumulationAndAsyncCommunication.apply(*args)

#在函數(shù)外部，初始化屬性warned為False。這用于檢查是否已經(jīng)向用戶發(fā)出警告。
linear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce.warned=False

解著解析一下LinearWithGradAccumulationAndAsyncCommunication這個(gè)類的實(shí)現(xiàn)（https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/blob/main/megatron/core/tensor_parallel/layers.py#L232）：

#這定義了一個(gè)名為LinearWithGradAccumulationAndAsyncCommunication的類，
#該類繼承自torch.autograd.Function。
classLinearWithGradAccumulationAndAsyncCommunication(torch.autograd.Function):
"""Seelinear_with_grad_accumulation_and_async_allreduce"""

#使用兩個(gè)裝飾器標(biāo)記forward方法。其中@staticmethod表示這是一個(gè)靜態(tài)方法，
#而@custom_fwd是一個(gè)自定義裝飾器，用于特定的前向傳播操作。
@staticmethod
@custom_fwd
defforward(
ctx,
input,
weight,
bias,
gradient_accumulation_fusion,
async_grad_allreduce,
sequence_parallel,
):
#使用上下文對象ctx保存輸入和權(quán)重，以便在后向傳播中使用。
ctx.save_for_backward(input,weight)
#在上下文對象ctx中存儲(chǔ)其他變量和標(biāo)志。
ctx.use_bias=biasisnotNone
ctx.gradient_accumulation_fusion=gradient_accumulation_fusion
ctx.async_grad_allreduce=async_grad_allreduce
ctx.sequence_parallel=sequence_parallel

#如果啟用了序列并行，則進(jìn)行以下操作：
ifsequence_parallel:
#獲取模型并行的world_size（通常是參與并行處理的GPU數(shù)量）。
world_size=get_tensor_model_parallel_world_size()
#更改輸入的第一個(gè)維度以考慮模型并行的全部大小。
dim_size=list(input.size())
dim_size[0]=dim_size[0]*world_size

#收集所有GPU上的輸入。
all_gather_buffer=get_global_memory_buffer().get_tensor(dim_size,input.dtype,"mpu")
torch.distributed._all_gather_base(
all_gather_buffer,input,group=get_tensor_model_parallel_group()
)
#更新total_input為收集的數(shù)據(jù)。
total_input=all_gather_buffer
else:
#如果不使用序列并行，則total_input僅僅是傳入的輸入。
total_input=input

#對total_input和weight的轉(zhuǎn)置進(jìn)行矩陣乘法以計(jì)算輸出。
output=torch.matmul(total_input,weight.t())
#如果提供了偏置，則將其添加到輸出中
ifbiasisnotNone:
output=output+bias
returnoutput

@staticmethod
@custom_bwd
defbackward(ctx,grad_output):
#從上下文對象中恢復(fù)前向傳播保存的張量。
input,weight=ctx.saved_tensors
#從上下文對象中恢復(fù)偏置使用的信息。
use_bias=ctx.use_bias

#如果啟用了序列并行，要如何獲取完整的輸入數(shù)據(jù)。
#它通過分布式的_all_gather_base函數(shù)來異步地聚集所有輸入。
ifctx.sequence_parallel:
world_size=get_tensor_model_parallel_world_size()
dim_size=list(input.size())
dim_size[0]=dim_size[0]*world_size

all_gather_buffer=get_global_memory_buffer().get_tensor(dim_size,input.dtype,"mpu")
handle=torch.distributed._all_gather_base(
all_gather_buffer,input,group=get_tensor_model_parallel_group(),async_op=True
)

#HerewerelyonCUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1toensurethatthe
#gatherisscheduledbeforetheinputgradientcomputation
total_input=all_gather_buffer
#如果沒有啟用序列并行，那么完整的輸入就是原始輸入。
else:
total_input=input
#通過矩陣乘法計(jì)算關(guān)于輸入的梯度。
grad_input=grad_output.matmul(weight)

#如果啟用了序列并行，則等待所有聚集操作完成。
ifctx.sequence_parallel:
handle.wait()

#Doinggather+slicingduringtheNeMoforwardpasscanmakethistensor
#notbecontiguous.PyTorchonlychecksifthetensoriscontiguous,andonly
#clonesitifit'snotcontiguous:
#https://github.com/pytorch/pytorch/blob/c47cf9bc7f9e02f649ab4ed53fe4d35732c92ab6/torch/_refs/__init__.py#L2761
#這些是注釋，提到在NeMo的前向傳遞中，執(zhí)行g(shù)ather和slicing操作可能會(huì)導(dǎo)致grad_output張量
#不是連續(xù)的。PyTorch只檢查張量是否是連續(xù)的，并且只在不連續(xù)時(shí)克隆它。
grad_output=grad_output.contiguous()#確保grad_output是連續(xù)的
#Convertthetensorshapesto2Dforexecutioncompatibility
#將grad_output張量的形狀轉(zhuǎn)化為2D，以確保兼容性。
grad_output=grad_output.view(
grad_output.shape[0]*grad_output.shape[1],grad_output.shape[2]
)
#同樣地，將total_input張量也轉(zhuǎn)化為2D。
total_input=total_input.view(
total_input.shape[0]*total_input.shape[1],total_input.shape[2]
)

#如果啟用了異步的梯度all-reduce，執(zhí)行該操作。這是一個(gè)分布式操作，用于聚合所有工作節(jié)點(diǎn)上的梯度。
ifctx.async_grad_allreduce:
#Asynchronousall-reduce
handle=torch.distributed.all_reduce(
grad_input,group=get_tensor_model_parallel_group(),async_op=True
)
#HerewerelyonCUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1toensurethatthe
#all-reduceisscheduledbeforetheweightgradientcomputation

#如果啟用了序列并行，則不應(yīng)該在此處啟用異步all-reduce（由assert語句確保）。
#接著，創(chuàng)建一個(gè)新的sub_grad_input張量，并執(zhí)行一個(gè)reduce_scatter操作。
#這是一個(gè)分布式操作，它會(huì)將輸入的梯度從所有工作節(jié)點(diǎn)上聚合到一個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上。
ifctx.sequence_parallel:
assertnotctx.async_grad_allreduce
dim_size=list(input.size())
sub_grad_input=torch.empty(
dim_size,dtype=input.dtype,device=torch.cuda.current_device(),requires_grad=False
)
#reduce_scatter
handle=torch.distributed._reduce_scatter_base(
sub_grad_input,grad_input,group=get_tensor_model_parallel_group(),async_op=True
)
#HerewerelyonCUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1toensurethatthe
#reducescatterisscheduledbeforetheweightgradientcomputation

#根據(jù)是否啟用了梯度累積融合，使用特定的CUDA操作或標(biāo)準(zhǔn)的矩陣乘法來計(jì)算權(quán)重的梯度。
#這個(gè)條件檢查是否啟用了梯度累積融合。梯度累積通常在小批量訓(xùn)練中用于累積梯度以在較大的有效批量上更新模型。
ifctx.gradient_accumulation_fusion:
ifweight.main_grad.dtype==torch.float32:
fused_weight_gradient_mlp_cuda.wgrad_gemm_accum_fp32(
total_input,grad_output,weight.main_grad
)
elifweight.main_grad.dtypein(torch.float16,torch.bfloat16):
fused_weight_gradient_mlp_cuda.wgrad_gemm_accum_fp16(
total_input,grad_output,weight.main_grad
)
else:
raiseRuntimeError("Unsupportedgradienttypeforgradientaccumulationfusion")
#在梯度累積融合的情況下，設(shè)置grad_weight為None，
#這意味著梯度已經(jīng)在前面的CUDA函數(shù)中直接更新了（weight.main_grad），所以在這里沒有返回值。
grad_weight=None
else:
grad_weight=grad_output.t().matmul(total_input)
#如果使用偏置，則計(jì)算關(guān)于偏置的梯度。
grad_bias=grad_output.sum(dim=0)ifuse_biaselseNone

#如果啟用了序列并行，等待上述操作完成，并返回計(jì)算得到的梯度。
ifctx.sequence_parallel:
handle.wait()
returnsub_grad_input,grad_weight,grad_bias,None,None,None

#如果啟用了異步all-reduce，等待all-reduce操作完成。
ifctx.async_grad_allreduce:
handle.wait()

returngrad_input,grad_weight,grad_bias,None,None,None

可以看到gradient_accumulation_fusion這個(gè)優(yōu)化作用于Linear層中對weight求梯度的時(shí)候，調(diào)用了apex庫提供的2個(gè)fuse cuda kernel原地更新了weight的梯度。

0x2. fused_weight_gradient_mlp_cuda 實(shí)現(xiàn)

fused_weight_gradient_mlp_cuda接口分別為float32和float16/bfloat16提供了2個(gè)cuda kernel實(shí)現(xiàn)，我們先看一下上層的接口。（https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/csrc/megatron/fused_weight_gradient_dense.cpp）

//定義了一個(gè)名為wgrad_gemm_accum_fp32_cuda_stub的函數(shù)原型。這是一個(gè)CUDAC++函數(shù)，
//用于處理float32數(shù)據(jù)類型的權(quán)重梯度累積。該函數(shù)接受三個(gè)at::Tensor參數(shù)：
//input_2d,d_output_2d,和d_weight。
voidwgrad_gemm_accum_fp32_cuda_stub(
at::Tensor&input_2d,
at::Tensor&d_output_2d,
at::Tensor&d_weight
);

//定義了一個(gè)名為wgrad_gemm_accum_fp16_cuda_stub的函數(shù)原型，與上面的函數(shù)類似，
//但它是為float16數(shù)據(jù)類型設(shè)計(jì)的。
voidwgrad_gemm_accum_fp16_cuda_stub(
at::Tensor&input_2d,
at::Tensor&d_output_2d,
at::Tensor&d_weight
);

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME,m){
m.def("wgrad_gemm_accum_fp32",&wgrad_gemm_accum_fp32_cuda_stub,"wgradgemmaccuminfp32");
m.def("wgrad_gemm_accum_fp16",&wgrad_gemm_accum_fp16_cuda_stub,"wgradgemmaccuminfp16");
}

接下來解析一下wgrad_gemm_accum_fp32這個(gè)kernel，對應(yīng) https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/csrc/megatron/fused_weight_gradient_dense_cuda.cu 這個(gè)文件。

//這個(gè)函數(shù)是一個(gè)封裝了NVIDIAcuBLAS庫中的cublasGemmEx函數(shù)的C++函數(shù)，
//專門用于執(zhí)行BFloat16（BF16）的矩陣乘法（GEMM）操作。
//函數(shù)的名稱為gemmex_wrapper，它的設(shè)計(jì)意圖是提供一個(gè)簡單的接口，
//使得PyTorch可以方便地利用cuBLAS中的高效GEMM操作，特別是當(dāng)使用BFloat16數(shù)據(jù)類型時(shí)。
//BF16TensorcorewrapperaroundcublasGEMMEx
voidgemmex_wrapper(
cublasHandle_thandle,//cuBLAS庫的句柄，用于管理cuBLAS調(diào)用。
cublasOperation_ttransa,
cublasOperation_ttransb,//這兩個(gè)參數(shù)描述了兩個(gè)輸入矩陣A和B是否需要轉(zhuǎn)置。
//定義了矩陣A,B和輸出矩陣C的維度。具體來說，矩陣A的維度為mxk，
//矩陣B的維度為kxn，輸出矩陣C的維度為mxn。
intm,
intn,
intk,
constfloat*alpha,//標(biāo)量系數(shù)，用于計(jì)算alpha*A*B。
at::BFloat16*A,//輸入矩陣A，它們都是BFloat16數(shù)據(jù)類型。
intlda,//這個(gè)參數(shù)是矩陣A的leadingdim，通常與矩陣的行數(shù)相同。
at::BFloat16*B,
intldb,
constfloat*beta,//標(biāo)量系數(shù)，用于計(jì)算beta*C。
float*C,//輸出矩陣C，它是float數(shù)據(jù)類型。
intldc){//矩陣C的leading維度，通常與矩陣C的行數(shù)相同。
//使用TORCH_CUDABLAS_CHECK宏調(diào)用了cublasGemmEx函數(shù)。這是cuBLAS庫中用于執(zhí)行混合精度矩陣乘法的函數(shù)。
//cublasGemmEx函數(shù)的參數(shù)主要用于描述輸入和輸出矩陣的屬性，以及要執(zhí)行的具體操作。
//在這里，輸入矩陣A和B都是BFloat16數(shù)據(jù)類型，而輸出矩陣C是float數(shù)據(jù)類型。
//CUDA_R_16BF和CUDA_R_32F是枚舉值，用于描述矩陣的數(shù)據(jù)類型。
//CUBLAS_GEMM_DEFAULT_TENSOR_OP是一個(gè)枚舉值，指示cuBLAS使用默認(rèn)的TensorCore操作來執(zhí)行GEMM。
TORCH_CUDABLAS_CHECK(cublasGemmEx(
handle,
transa,
transb,
m,
n,
k,
alpha,
A,
CUDA_R_16BF,
lda,
B,
CUDA_R_16BF,
ldb,
beta,
C,
CUDA_R_32F,
ldc,
CUDA_R_32F,
CUBLAS_GEMM_DEFAULT_TENSOR_OP));
}

//類似上面的函數(shù)，用于執(zhí)行FP16的矩陣乘法
//FP16TensorcorewrapperaroundcublasGEMMEx
voidgemmex_wrapper(
cublasHandle_thandle,
cublasOperation_ttransa,
cublasOperation_ttransb,
intm,
intn,
intk,
constfloat*alpha,
at::Half*A,
intlda,
at::Half*B,
intldb,
constfloat*beta,
float*C,
intldc){
TORCH_CUDABLAS_CHECK(cublasGemmEx(
handle,
transa,
transb,
m,
n,
k,
alpha,
A,
CUDA_R_16F,
lda,
B,
CUDA_R_16F,
ldb,
beta,
C,
CUDA_R_32F,
ldc,
CUDA_R_32F,
CUBLAS_GEMM_DEFAULT_TENSOR_OP));
}

//類似上面的函數(shù)，用于執(zhí)行FP32的矩陣乘法
//FP32wrapperaroundcublasGEMMEx
voidgemmex_wrapper(
cublasHandle_thandle,
cublasOperation_ttransa,
cublasOperation_ttransb,
intm,
intn,
intk,
constfloat*alpha,
float*A,
intlda,
float*B,
intldb,
constfloat*beta,
float*C,
intldc){
TORCH_CUDABLAS_CHECK(cublasGemmEx(
handle,
transa,
transb,
m,
n,
k,
alpha,
A,
CUDA_R_32F,
lda,
B,
CUDA_R_32F,
ldb,
beta,
C,
CUDA_R_32F,
ldc,
CUDA_R_32F,
CUBLAS_GEMM_DEFAULT_TENSOR_OP));
}

//這個(gè)函數(shù)wgrad_gemm_accum_fp32_cuda是一個(gè)模板函數(shù)，用于在CUDA上執(zhí)行累加的權(quán)重梯度計(jì)算（矩陣乘法）。
//它使用了前面提到的gemmex_wrapper函數(shù)，該函數(shù)是NVIDIAcuBLAS庫中的cublasGemmEx函數(shù)的封裝，
//用于執(zhí)行高效的矩陣乘法。
template
voidwgrad_gemm_accum_fp32_cuda(T*input,T*d_output,float*d_weight,intin_dim,inthidden_dim,intout_dim){
//獲取當(dāng)前CUDAcuBLAS句柄。
cublasHandle_thandle=at::getCurrentCUDABlasHandle();
//獲取CUDAStream。
cudaStream_tstream;
//從cuBLAS句柄獲取當(dāng)前CUDA流。
cublasGetStream(handle,&stream);
//定義矩陣乘法的標(biāo)量系數(shù)，用于計(jì)算alpha*A*B+beta*C。
constfloatalpha=1.0;
constfloatbeta=1.0;

//使用CUBLAS_OP_N和CUBLAS_OP_T作為參數(shù)，表示輸入矩陣不需要轉(zhuǎn)置，但d_output矩陣需要轉(zhuǎn)置。
//使用輸入矩陣input和輸出矩陣的梯度d_output作為輸入，將結(jié)果存儲(chǔ)在權(quán)重梯度d_weight中。
gemmex_wrapper(
handle,
CUBLAS_OP_N,
CUBLAS_OP_T,
in_dim,
out_dim,
hidden_dim,
&alpha,
input,
in_dim,
d_output,
out_dim,
&beta,
d_weight,
in_dim);
}

//這是為數(shù)據(jù)類型at::Half（即半精度浮點(diǎn)型，也稱為FP16）顯式實(shí)例化的wgrad_gemm_accum_fp32_cuda函數(shù)。
//使用此數(shù)據(jù)類型的版本，可以進(jìn)行更快速的計(jì)算，尤其是在支持FP16計(jì)算的硬件上。
templatevoidwgrad_gemm_accum_fp32_cuda(at::Half*input,at::Half*d_output,float*d_weight,intin_dim,inthidden_dim,intout_dim);
templatevoidwgrad_gemm_accum_fp32_cuda(at::BFloat16*input,at::BFloat16*d_output,float*d_weight,intin_dim,inthidden_dim,intout_dim);
templatevoidwgrad_gemm_accum_fp32_cuda(float*input,float*d_output,float*d_weight,intin_dim,inthidden_dim,intout_dim);

//這個(gè)函數(shù)名為wgrad_gemm_accum_fp32_cuda_stub，從名字中可以看出這是一個(gè)為CUDA定義的存根函數(shù)。
//它處理輸入的張量，調(diào)整它們的維度，然后調(diào)用對應(yīng)的CUDA模板函數(shù)來完成具體的操作。
voidwgrad_gemm_accum_fp32_cuda_stub(
at::Tensor&input,
at::Tensor&d_output,
at::Tensor&d_weight
){
at::Tensorinput_2d,d_output_2d;
//inputtensor:collapsetothefirstdim
autoin_sizes=input.sizes();
//如果input張量的維度大于2，它將最后一個(gè)維度以外的所有維度折疊為第一個(gè)維度，
//使其成為一個(gè)2D張量input_2d。否則，它將使用原始input張量。
if(input.dim()>2){
input_2d=input.view({-1,in_sizes[in_sizes.size()-1]});
}else{
input_2d=input;
}
//d_outputtensor:collapsetothefirstdim
//類似地，如果d_output張量的維度大于2，它也會(huì)進(jìn)行同樣的維度轉(zhuǎn)換。
//否則，它會(huì)使用原始的d_output張量。
autod_out_sizes=d_output.sizes();
if(d_output.dim()>2){
d_output_2d=d_output.view({-1,d_out_sizes[d_out_sizes.size()-1]});
}else{
d_output_2d=d_output;
}

//hidden_dim是input_2d的第一個(gè)維度的大小。
constinthidden_dim=input_2d.size(0);
//in_dim是input_2d的第二個(gè)維度的大小。
constintin_dim=input_2d.size(1);
//out_dim是d_weight的第一個(gè)維度的大小。
constintout_dim=d_weight.size(0);

//使用DISPATCH_FLOAT_HALF_AND_BFLOAT宏來基于input_2d的數(shù)據(jù)類型調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)。
//這意味著，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型（浮點(diǎn)、半精度或BFloat16），
//它將選擇正確的版本的wgrad_gemm_accum_fp32_cuda函數(shù)進(jìn)行調(diào)用。
DISPATCH_FLOAT_HALF_AND_BFLOAT(input_2d.scalar_type(),0,"wgrad_gemm_accum_fp32",
wgrad_gemm_accum_fp32_cuda(
input_2d.data_ptr(),
d_output_2d.data_ptr(),
d_weight.data_ptr(),
in_dim,
hidden_dim,
out_dim);
);
}

注意，在Kernel中這里會(huì)將當(dāng)前的結(jié)果累加到先前計(jì)算的梯度上，所有這些都在一個(gè)操作中完成，這是fuse的思想，可以避免多次訪問global memory提升算子的帶寬。

審核編輯：彭菁