#include<cuda_fp16.h>#include<mma.h>using namespace nvcuda::wmma;template <int BLOCK_M, int BLOCK_N, int BLOCK_K>__global__ voidtensorCoreGemm(    const half* __restrict__ A,    const half* __restrict__ B,    half* __restrict__ C,    int M, int N, int K){    // 使用WMMA fragment进行矩阵分块计算    fragment<matrix_a, 16, 16, 16, half> a_frag;    fragment<matrix_b, 16, 16, 16, half> b_frag;    fragment<accumulator, 16, 16, 16, half> c_frag;    // 共享内存用于数据重用    __shared__ half smemA[BLOCK_M][BLOCK_K];    __shared__ half smemB[BLOCK_K][BLOCK_N];    // 初始化累加器    fill_fragment(c_frag, __float2half(0.0f));    // 分块计算    for (int bk = 0; bk < K; bk += BLOCK_K) {        // 从全局内存加载到共享内存        // ... (省略加载逻辑)        // 从共享内存加载到fragment        load_matrix_sync(a_frag, &smemA[threadIdx.y][0], BLOCK_K);        load_matrix_sync(b_frag, &smemB[0][threadIdx.x], BLOCK_N);        // Tensor Core矩阵乘累加        mma_sync(c_frag, a_frag, b_frag, c_frag);        __syncthreads();    }    // 存储结果    store_matrix_sync(C + blockIdx.x * BLOCK_M + blockIdx.y * BLOCK_N,                     c_frag, N, mem_row_major);}

// 使用cp.async进行异步拷贝__global__ voidasyncCopyKernel(constfloat* __restrict__ input,                                float* __restrict__ output,                                int size){    __shared__ float smem[256];    int tid = threadIdx.x;    int gid = blockIdx.x * blockDim.x + tid;    // 异步拷贝：从全局内存到共享内存    if (tid < 16) {        cp.async.ca.shared.global(            &smem[tid * 8],            &input[gid * 8],            sizeof(float) * 8        );    }    // 等待异步拷贝完成    cp.async.commit_group();    cp.async.wait_group<0>();    // 立即开始计算，不等待拷贝完成（通过双缓冲可进一步优化）    float val = smem[tid];    output[gid] = val * val + 1.0f;}

// Hopper TMA异步拷贝示例cuda::pipeline pipeline = cuda::make_pipeline();cuda::pipeline_barrier barrier = cuda::make_pipeline_barrier(pipeline);__global__ voidtmaCopyKernel(constfloat* __restrict__ src,                              float* __restrict__ dst,                              size_t size){    // 配置TMA描述符    cuda::memcpy_async(dst, src, sizeof(float) * size, pipeline);    // 提交拷贝操作    pipeline.producer_commit();    // 继续执行其他计算    // ...    // 等待数据到达    pipeline.consumer_wait();}

#include<cuda_runtime_api.h>voidlaunchWithCudaGraph(){    // 创建CUDA流    cudaStream_t stream;    cudaStreamCreate(&stream);    // 开始图捕获    cudaGraph_t graph;    cudaStreamBeginCapture(stream, cudaStreamCaptureModeGlobal);    // 捕获一系列kernel调用    kernel1<<<grid1, block1, 0, stream>>>(d_input, d_temp, size);    kernel2<<<grid2, block2, 0, stream>>>(d_temp, d_output, size);    // 结束捕获    cudaStreamEndCapture(stream, &graph);    // 实例化图    cudaGraphExec_t graphExec;    cudaGraphInstantiate(&graphExec, graph, nullptr, nullptr, 0);    // 执行图（可重复调用）    for (int i = 0; i < 100; i++) {        cudaGraphLaunch(graphExec, stream);    }    // 清理资源    cudaGraphExecDestroy(graphExec);    cudaGraphDestroy(graph);    cudaStreamDestroy(stream);}

// FP16混合精度示例__global__ voidfp16GemmKernel(    const half* __restrict__ A,    const half* __restrict__ B,    float* __restrict__ C,    int M, int N, int K){    // 使用FP16进行计算，FP32作为累加器    half a = A[...];    half b = B[...];    // 融合乘加(FMA)指令    float acc = 0.0f;    acc += __half2float(a) * __half2float(b);    C[...] = acc;}

// INT8量化示例__global__ voidint8GemmKernel(    const int8_t* __restrict__ A,    const int8_t* __restrict__ B,    int32_t* __restrict__ C,    const float* scale_a,    const float* scale_b,    int M, int N, int K){    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    int32_t acc = 0;    for (int k = 0; k < K; k++) {        int8_t a_val = A[row * K + k];        int8_t b_val = B[k * N + col];        // 点积累加        acc += a_val * b_val;    }    // 反量化    C[row * N + col] = (int32_t)(acc * scale_a[row] * scale_b[col]);}

// 使用CUDA Occupancy Calculator工具计算最优配置voidlaunchKernelOptimal(int size) {    int device;    cudaGetDevice(&device);    cudaDeviceProp prop;    cudaGetDeviceProperties(&prop, device);    // 计算合适的Block大小    int blockSize = 256;    int minGridSize, gridSize;    // 使用CUDA API计算最小Grid大小    cudaOccupancyMaxPotentialBlockSize(        &minGridSize, &blockSize,        myKernel, 0, size    );    gridSize = (size + blockSize - 1) / blockSize;    // 启动kernel    myKernel<<<gridSize, blockSize>>>(...);}

template <int BLOCK_M, int BLOCK_N, int BLOCK_K>__global__ voidgemmTensorCore(    const half* __restrict__ A,    const half* __restrict__ B,    float* __restrict__ C,    int M, int N, int K){    const int WMMA_M = 16;    const int WMMA_N = 16;    const int WMMA_K = 16;    wmma::fragment<wmma::matrix_a, WMMA_M, WMMA_N, WMMA_K, half> a_frag;    wmma::fragment<wmma::matrix_b, WMMA_M, WMMA_N, WMMA_K, half> b_frag;    wmma::fragment<wmma::accumulator, WMMA_M, WMMA_N, WMMA_K, float> acc_frag;    wmma::fill_fragment(acc_frag, 0.0f);    int warpM = (blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y) / 32;    int warpN = (blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x) / 32;    // 分块计算    for (int i = 0; i < K; i += WMMA_K) {        int aRow = warpM * WMMA_M;        int aCol = i;        int bRow = i;        int bCol = warpN * WMMA_N;        if (aRow < M && aCol + WMMA_K <= K) {            wmma::load_matrix_sync(a_frag, A + aRow * K + aCol, K);        }        if (bRow < K && bCol + WMMA_N <= N) {            wmma::load_matrix_sync(b_frag, B + bRow * N + bCol, N);        }        wmma::mma_sync(acc_frag, a_frag, b_frag, acc_frag);    }    int cRow = warpM * WMMA_M;    int cCol = warpN * WMMA_N;    if (cRow < M && cCol + WMMA_N <= N) {        wmma::store_matrix_sync(C + cRow * N + cCol, acc_frag, N,                               wmma::mem_row_major);    }}

voidbenchmarkGemm() {    const int M = 2048, N = 2048, K = 2048;    const size_t sizeA = M * K * sizeof(half);    const size_t sizeB = K * N * sizeof(half);    const size_t sizeC = M * N * sizeof(float);    half *d_A, *d_B;    float *d_C;    cudaMalloc(&d_A, sizeA);    cudaMalloc(&d_B, sizeB);    cudaMalloc(&d_C, sizeC);    // 初始化数据    // ...    // 测试朴素实现    dim3 block(16, 16);    dim3 grid((N + 15) / 16, (M + 15) / 16);    gemmNaive<<<grid, block>>>(...);    // 测试共享内存优化    gemmShared<<<grid, block>>>(...);    // 测试Tensor Core实现    dim3 wmmaBlock(128, 4);    dim3 wmmaGrid((N + 63) / 64, (M + 63) / 64);    gemmTensorCore<64, 64, 64><<<wmmaGrid, wmmaBlock>>>(...);    // 清理资源    cudaFree(d_A);    cudaFree(d_B);    cudaFree(d_C);}