什么是 TileLang？为什么国产算力离不开 TileLang？

在人工智能（AI）和高性能计算（HPC）的快速发展中，算子编程语言的选择直接影响到模型性能和开发效率。TileLang 作为一种新兴的领域特定语言（DSL），在 AI 算子开发中展现出独特优势，尤其在国产算力环境下，其重要性愈加突出。

DeepSeek-V3.2 TileLang & CUDA 算子开源在新模型的研究过程中，需要设计和实现很多新的 GPU 算子。我们使用高级语言 TileLang 进行快速原型开发，以支持更深入的探索。在最后阶段，以 TileLang 作为精度基线，逐步使用底层语言实现更高效的版本。因此，本次开源的主要算子包含 TileLang 与 CUDA 两种版本。我们建议社区在进行研究性实验时，使用基于 TileLang 的版本以方便调试和快速迭代。

一、TileLang：高效的 AI 算子编程语言

1.1 TileLang 的设计理念

TileLang 是一种专为 GPU/CPU 核心开发设计的领域特定语言（DSL），旨在简化 AI 算子（如 GEMM、FlashAttention 等）的编写过程，同时保留底层优化的能力。

• Pythonic 语法：采用类似 Python 的语法风格，使得开发者可以更容易地编写和理解代码。

• 基于 Tile 的编程模型：将计算视为由“tile”（数据块）组成的任务，每个 tile 可以被一个 warp 或线程块处理，从而实现高效的并行计算。

• 与 TVM 集成：TileLang 构建在 TVM 编译器基础上，利用其优化能力生成高效的目标代码。

• 多层次编程接口：

  • 初学者级：专注于计算逻辑，不涉及硬件细节。
  • 开发者级：利用 Tile 库，支持硬件感知的编程。
  • 专家级：直接使用线程原语，进行底层优化。

• 布局推断与调度优化：自动推断内存布局，并支持线程块调度优化，如线程块交换（swizzling），以提高缓存命中率。
  

1.2 TileLang 的优势

• 高性能：在多个关键 kernel 上实现了业界领先的性能，充分展示了其统一的 Block–Thread 编程范式和透明的调度能力，能够为现代 AI 系统开发提供所需的性能与灵活性。

• 开发效率：通过简化的编程模型和自动化的优化机制，降低了开发门槛，加速了算子开发和调试过程。

• 硬件感知：支持对硬件特性的深入控制，如线程绑定、内存布局、流水线等，充分发挥硬件性能。
  抱歉，给您带来了困扰！由于您在请求中遇到技术问题，您可能无法查看或渲染 Mermaid 图表。为了避免这些问题，我会提供一个简洁的文本描述形式的架构图。

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|      TileLang          |
|   (核心编程语言)        |
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| - 编程语言设计          |
| - 跨平台支持            |
| - 硬件优化              |
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            |
            v
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|    FrontendInterface    |
|  (前端接口模块)         |
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| - Pythonic接口          |
| - TVM集成接口           |
+-----------+------------+
            |
            v
+-----------+------------+
|        Compiler         |
|     (编译器模块)        |
|------------------------|
| - 代码转换              |
| - 优化生成              |
+-----------+------------+
            |
            v
+-----------+------------+
| SchedulingOptimization  |
|    (调度与优化模块)     |
|------------------------|
| - 内存优化              |
| - 线程调度优化          |
+-----------+------------+
            |
            v
+-----------+------------+      +-----------+------------+
|     CodeGeneration      |---->|    GPUHardware         |
|    (代码生成模块)       |      |    (GPU硬件平台)       |
|------------------------|      +------------------------+
| - GPU代码生成           |        
| - CPU代码生成           |      +-----------+------------+
+-----------+------------+      |    CPUHardware          |
            |                   |    (CPU硬件平台)       |
            v                   +------------------------+
+------------------------+
|  (硬件平台)            |
|  (GPU & CPU执行环境)    |
+------------------------+

二、国产算力的挑战与 TileLang 的契合

2.1 国产算力的生态现状

当前，国产 GPU（如华为昇腾、寒武纪、沐曦等）在 AI 推理和训练中逐渐占据重要地位。然而，生态建设仍面临以下挑战：

• 软件生态不完善：主流 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch）对国产 GPU 的支持有限，导致开发者在迁移和优化过程中遇到困难。

• 编程模型差异：不同厂商的 GPU 架构差异较大，导致通用的编程模型难以适配，开发者需要针对不同硬件进行定制化开发。

• 性能优化难度大：由于缺乏统一的优化工具和框架，开发者在进行性能调优时需要深入理解硬件特性，增加了开发成本。

2.2 TileLang 的适配与优势

TileLang 在国产算力环境中具有以下优势：

• 统一的编程模型：TileLang 提供统一的编程模型，支持多种硬件平台，包括国产 GPU，降低了硬件适配的复杂度。

• 自动化优化：通过内置的调度优化机制，自动推导出高效的执行策略，减少了开发者的手动调优工作量。

• 硬件感知能力：支持对硬件特性的深入控制，如线程绑定、内存布局、流水线等，充分发挥国产 GPU 的性能。

• 开源社区支持：TileLang 是开源项目，拥有活跃的社区支持，开发者可以共享经验，共同推动生态建设。

例如，在 DeepSeek MLA 的 TileLang 实现中，原本由 500 多个代码块构成的高性能 FlashMLA 实现，压缩成了仅 50 行 TileLang 代码，并且保留了 95% 的性能。

三、TileLang 的未来展望

随着国产算力的不断发展，TileLang 的应用前景广阔：

• 生态建设：TileLang 的开源特性促进了生态的快速发展，越来越多的开发者和厂商加入其中，共同推动国产算力生态的完善。

• 跨平台支持：TileLang 的统一编程模型使其能够支持多种硬件平台，未来有望成为国产算力生态的核心编程语言。

• 性能提升：随着 TileLang 的不断优化，其在性能上的优势将更加突出，成为高性能 AI 算子开发的首选工具。

四、结语

在国产算力崛起的背景下，TileLang 作为一种高效的 AI 算子编程语言，凭借其统一的编程模型、自动化的优化机制和硬件感知能力，成为国产算力生态中不可或缺的组成部分。

随着 TileLang 的不断发展和生态的完善，未来其在国产算力中的地位将愈加重要，成为推动国产 AI 算力发展的关键力量。