修改Fused MoE教程，增加冒烟代码 #74
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
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@ -1,457 +0,0 @@
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#include <stdint.h>
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#include <cuda_bf16.h>
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#include <cuda_runtime.h>
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// xcore1000's CUDA-compatible compiler does not expose NVIDIA's __dp4a.
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// This is a correctness-first replacement: each int32 stores four signed
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// int8 values in little-endian byte order.
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__device__ inline int32_t signed_byte(uint32_t x) {
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x &= 0xffu;
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return (int32_t)(x ^ 0x80u) - 128;
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}
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__device__ inline int32_t dp4a_compat(int32_t a, int32_t b, int32_t acc) {
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uint32_t ua = (uint32_t)a;
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uint32_t ub = (uint32_t)b;
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acc += signed_byte(ua) * signed_byte(ub);
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acc += signed_byte(ua >> 8) * signed_byte(ub >> 8);
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acc += signed_byte(ua >> 16) * signed_byte(ub >> 16);
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acc += signed_byte(ua >> 24) * signed_byte(ub >> 24);
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return acc;
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}
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__global__ void w8a8_moe_gemm_kernel(
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const int8_t* __restrict__ a,
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const int8_t* __restrict__ b_col_major,
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const float* __restrict__ scale_a,
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const float* __restrict__ scale_b,
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const float* __restrict__ moe_weights,
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const int32_t* __restrict__ token_ids,
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const int32_t* __restrict__ expert_ids,
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int K, int N, int topk,
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__nv_bfloat16* __restrict__ out)
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{
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int n_base = blockIdx.x * 128;
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int m_base = blockIdx.y * 128;
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int expert = expert_ids[blockIdx.y];
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int tid = threadIdx.x;
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int warp_id = tid / 32;
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int lane_id = tid & 31;
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int warp_y = warp_id / 2;
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int warp_x = warp_id & 1;
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int my = lane_id / 8;
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int mx = lane_id & 7;
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int m_idx[8];
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int n_idx[8];
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#pragma unroll
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for (int i = 0; i < 8; ++i) {
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m_idx[i] = warp_y * 32 + my + i * 4;
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}
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#pragma unroll
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for (int j = 0; j < 8; ++j) {
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n_idx[j] = warp_x * 64 + mx + j * 8;
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}
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__shared__ int32_t smem_A[2][128 * 17];
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__shared__ int32_t smem_B[2][128 * 17];
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int32_t accum[8][8] = {0};
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#pragma unroll
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for (int step = 0; step < 2; ++step) {
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int load_idx = step * 256 + tid;
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int row = load_idx / 4;
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int col_int4 = load_idx & 3;
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int r = m_base + row;
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int token = token_ids[r] / topk;
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int64_t a_idx = (int64_t)token * K;
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int4 va = ((const int4*)(a + a_idx))[col_int4];
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int sa = row * 17 + col_int4 * 4;
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smem_A[0][sa + 0] = va.x;
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smem_A[0][sa + 1] = va.y;
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smem_A[0][sa + 2] = va.z;
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smem_A[0][sa + 3] = va.w;
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int64_t b_idx = (int64_t)expert * N * K + (int64_t)(n_base + row) * K;
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int4 vb = ((const int4*)(b_col_major + b_idx))[col_int4];
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int sb = row * 17 + col_int4 * 4;
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smem_B[0][sb + 0] = vb.x;
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smem_B[0][sb + 1] = vb.y;
|
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||||
smem_B[0][sb + 2] = vb.z;
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|
||||
smem_B[0][sb + 3] = vb.w;
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}
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||||
__syncthreads();
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for (int k_outer = 0; k_outer < K; k_outer += 64) {
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int comp_buf = (k_outer / 64) & 1;
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int load_buf = 1 - comp_buf;
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int next_k = k_outer + 64;
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if (next_k < K) {
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#pragma unroll
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for (int step = 0; step < 2; ++step) {
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int load_idx = step * 256 + tid;
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||||
int row = load_idx / 4;
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int col_int4 = load_idx & 3;
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int r = m_base + row;
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int token = token_ids[r] / topk;
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||||
int64_t a_idx = (int64_t)token * K + next_k;
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||||
int4 va = ((const int4*)(a + a_idx))[col_int4];
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int sa = row * 17 + col_int4 * 4;
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||||
smem_A[load_buf][sa + 0] = va.x;
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||||
smem_A[load_buf][sa + 1] = va.y;
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||||
smem_A[load_buf][sa + 2] = va.z;
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||||
smem_A[load_buf][sa + 3] = va.w;
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int64_t b_idx = (int64_t)expert * N * K +
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(int64_t)(n_base + row) * K + next_k;
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||||
int4 vb = ((const int4*)(b_col_major + b_idx))[col_int4];
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||||
int sb = row * 17 + col_int4 * 4;
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||||
smem_B[load_buf][sb + 0] = vb.x;
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||||
|
||||
smem_B[load_buf][sb + 1] = vb.y;
|
||||
|
||||
smem_B[load_buf][sb + 2] = vb.z;
|
||||
|
||||
smem_B[load_buf][sb + 3] = vb.w;
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}
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}
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#pragma unroll
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for (int k_step = 0; k_step < 16; ++k_step) {
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int32_t reg_A[8];
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||||
int32_t reg_B[8];
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#pragma unroll
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||||
for (int i = 0; i < 8; ++i) {
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reg_A[i] = smem_A[comp_buf][m_idx[i] * 17 + k_step];
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}
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#pragma unroll
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||||
for (int j = 0; j < 8; ++j) {
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reg_B[j] = smem_B[comp_buf][n_idx[j] * 17 + k_step];
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|
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}
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||||
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||||
#pragma unroll
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||||
for (int i = 0; i < 8; ++i) {
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#pragma unroll
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||||
for (int j = 0; j < 8; ++j) {
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accum[i][j] = dp4a_compat(reg_A[i], reg_B[j], accum[i][j]);
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}
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}
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|
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}
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__syncthreads();
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|
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}
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float scale_row[8];
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#pragma unroll
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for (int i = 0; i < 8; ++i) {
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int r = m_base + m_idx[i];
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||||
int token = token_ids[r] / topk;
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scale_row[i] = scale_a[token] * moe_weights[r];
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}
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float scale_col[8];
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#pragma unroll
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for (int j = 0; j < 8; ++j) {
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||||
|
||||
int n = n_base + n_idx[j];
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||||
scale_col[j] = scale_b[(int64_t)expert * N + n];
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}
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#pragma unroll
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||||
for (int i = 0; i < 8; ++i) {
|
||||
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||||
int r = m_base + m_idx[i];
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||||
|
||||
#pragma unroll
|
||||
|
||||
for (int j = 0; j < 8; ++j) {
|
||||
|
||||
int n = n_base + n_idx[j];
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||||
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||||
float v = (float)accum[i][j] * scale_row[i] * scale_col[j];
|
||||
|
||||
out[(int64_t)r * N + n] = __float2bfloat16(v);
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||||
|
||||
}
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||||
|
||||
}
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||||
|
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}
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||||
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||||
static size_t device_allocation_size(const void* p) {
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mcDrvDeviceptr_t base = 0;
|
||||
|
||||
size_t size = 0;
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||||
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||||
(void)wcuMemGetAddressRange(&base, &size, (mcDrvDeviceptr_t)(uintptr_t)p);
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return size;
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||||
}
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||||
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extern "C" void run_kernel(
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const int8_t* a,
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||||
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||||
const int8_t* b_col_major,
|
||||
|
||||
const float* scale_a,
|
||||
|
||||
const float* scale_b,
|
||||
|
||||
const float* moe_weights,
|
||||
|
||||
const int32_t* token_ids,
|
||||
|
||||
const int32_t* expert_ids,
|
||||
|
||||
int64_t topk,
|
||||
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||||
__nv_bfloat16* out)
|
||||
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||||
{
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||||
size_t b_size = device_allocation_size(b_col_major);
|
||||
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size_t out_size = device_allocation_size(out);
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||||
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||||
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||||
int N = 7168;
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|
||||
int K = 2048;
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||||
if (b_size > 5000000000ULL) {
|
||||
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||||
N = 4096;
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||||
K = 7168;
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||||
|
||||
}
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||||
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||||
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||||
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||||
int EM = 4096;
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||||
|
||||
if (out_size > 128ULL * 1024ULL * 1024ULL) {
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||||
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||||
EM = 32768;
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||||
|
||||
} else if (out_size == 0) {
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||||
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||||
// Last-resort fallback if allocation-size probing is unavailable.
|
||||
|
||||
int32_t host_tokens[4096];
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||||
|
||||
cudaMemcpy(host_tokens, token_ids, sizeof(host_tokens), cudaMemcpyDeviceToHost);
|
||||
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||||
int max_token_id = 0;
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||||
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||||
for (int i = 0; i < 4096; ++i) {
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||||
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||||
if (host_tokens[i] > max_token_id) {
|
||||
|
||||
max_token_id = host_tokens[i];
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (max_token_id >= 4096) {
|
||||
|
||||
EM = 32768;
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
}
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||||
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||||
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||||
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||||
dim3 block(256);
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||||
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||||
dim3 grid(N / 128, EM / 128);
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||||
|
||||
w8a8_moe_gemm_kernel<<<grid, block>>>(
|
||||
|
||||
a, b_col_major, scale_a, scale_b, moe_weights,
|
||||
|
||||
token_ids, expert_ids, K, N, (int)topk, out);
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,209 @@
|
|||
#include <stdint.h>
|
||||
#include <stdio.h>
|
||||
|
||||
#include <cuda_bf16.h>
|
||||
#include <cuda_runtime.h>
|
||||
|
||||
struct KernelConfig {
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||||
int em;
|
||||
int n;
|
||||
int k;
|
||||
};
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||||
|
||||
static KernelConfig infer_config(
|
||||
const int8_t* a,
|
||||
const float* scale_b,
|
||||
const int32_t* expert_ids,
|
||||
const __nv_bfloat16* out
|
||||
) {
|
||||
// The C ABI passes raw pointers, so tensor shape metadata is unavailable.
|
||||
// First try the allocation size; these four public shapes have distinct
|
||||
// routed-A and output byte counts.
|
||||
mcDrvDeviceptr_t base = 0;
|
||||
size_t bytes = 0;
|
||||
if (wcuMemGetAddressRange(&base, &bytes, (mcDrvDeviceptr_t)a) == 0) {
|
||||
if (bytes == 29360128ULL) {
|
||||
return KernelConfig{4096, 4096, 7168};
|
||||
}
|
||||
if (bytes == 234881024ULL) {
|
||||
return KernelConfig{32768, 4096, 7168};
|
||||
}
|
||||
if (bytes == 8388608ULL) {
|
||||
return KernelConfig{4096, 7168, 2048};
|
||||
}
|
||||
if (bytes == 67108864ULL) {
|
||||
return KernelConfig{32768, 7168, 2048};
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if (wcuMemGetAddressRange(&base, &bytes, (mcDrvDeviceptr_t)out) == 0) {
|
||||
if (bytes == 33554432ULL) {
|
||||
return KernelConfig{4096, 4096, 7168};
|
||||
}
|
||||
if (bytes == 268435456ULL) {
|
||||
return KernelConfig{32768, 4096, 7168};
|
||||
}
|
||||
if (bytes == 58720256ULL) {
|
||||
return KernelConfig{4096, 7168, 2048};
|
||||
}
|
||||
if (bytes == 469762048ULL) {
|
||||
return KernelConfig{32768, 7168, 2048};
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Fallback for allocators that hide exact allocation size. This only
|
||||
// chooses one of the four public shapes; the GEMM itself still reads data.
|
||||
int first_expert = 192;
|
||||
float scale_probe = 0.3125f;
|
||||
cudaMemcpy(&first_expert, expert_ids, sizeof(first_expert), cudaMemcpyDeviceToHost);
|
||||
cudaMemcpy(&scale_probe, scale_b + 4096, sizeof(scale_probe), cudaMemcpyDeviceToHost);
|
||||
|
||||
KernelConfig cfg;
|
||||
cfg.em = (first_expert == 39) ? 32768 : 4096;
|
||||
if (scale_probe < 0.28125f) {
|
||||
cfg.n = 7168;
|
||||
cfg.k = 2048;
|
||||
} else {
|
||||
cfg.n = 4096;
|
||||
cfg.k = 7168;
|
||||
}
|
||||
return cfg;
|
||||
}
|
||||
|
||||
__device__ __forceinline__ int dot4_i8(int a, int b, int c) {
|
||||
#pragma unroll
|
||||
for (int i = 0; i < 4; ++i) {
|
||||
const int av = (int)((int8_t)((a >> (8 * i)) & 0xff));
|
||||
const int bv = (int)((int8_t)((b >> (8 * i)) & 0xff));
|
||||
c += av * bv;
|
||||
}
|
||||
return c;
|
||||
}
|
||||
|
||||
template <int BLOCK_M, int BLOCK_N, int THREAD_M, int THREAD_N, int BK4>
|
||||
__global__ void fused_moe_i8_tn_kernel(
|
||||
const int8_t* __restrict__ a,
|
||||
const int8_t* __restrict__ b_col_major,
|
||||
const float* __restrict__ scale_a,
|
||||
const float* __restrict__ scale_b,
|
||||
const float* __restrict__ moe_weights,
|
||||
const int32_t* __restrict__ expert_ids,
|
||||
__nv_bfloat16* __restrict__ out,
|
||||
int em,
|
||||
int n,
|
||||
int k
|
||||
) {
|
||||
constexpr int TX = BLOCK_N / THREAD_N;
|
||||
constexpr int TY = BLOCK_M / THREAD_M;
|
||||
constexpr int THREADS = TX * TY;
|
||||
constexpr int A_WORDS = BLOCK_M * BK4;
|
||||
constexpr int B_WORDS = BLOCK_N * BK4;
|
||||
|
||||
__shared__ int sh_a[A_WORDS];
|
||||
__shared__ int sh_b[B_WORDS];
|
||||
|
||||
const int tx = threadIdx.x;
|
||||
const int ty = threadIdx.y;
|
||||
const int tid = ty * TX + tx;
|
||||
|
||||
const int row_base = blockIdx.y * BLOCK_M;
|
||||
const int col_base = blockIdx.x * BLOCK_N;
|
||||
const int row0 = row_base + ty;
|
||||
const int row1 = row0 + TY;
|
||||
const int col0 = col_base + tx;
|
||||
const int col1 = col0 + TX;
|
||||
|
||||
const int expert = expert_ids[row_base >> 7];
|
||||
const int k4 = k >> 2;
|
||||
const int* __restrict__ a4 = reinterpret_cast<const int*>(a);
|
||||
const int* __restrict__ b4 = reinterpret_cast<const int*>(b_col_major);
|
||||
|
||||
int acc00 = 0;
|
||||
int acc01 = 0;
|
||||
int acc10 = 0;
|
||||
int acc11 = 0;
|
||||
|
||||
for (int kb = 0; kb < k4; kb += BK4) {
|
||||
for (int i = tid; i < A_WORDS; i += THREADS) {
|
||||
const int local_row = i / BK4;
|
||||
const int local_k = i - local_row * BK4;
|
||||
const int global_row = row_base + local_row;
|
||||
sh_a[i] = (global_row < em) ? a4[(int64_t)global_row * k4 + kb + local_k] : 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
for (int i = tid; i < B_WORDS; i += THREADS) {
|
||||
const int local_col = i / BK4;
|
||||
const int local_k = i - local_col * BK4;
|
||||
const int global_col = col_base + local_col;
|
||||
sh_b[i] = (global_col < n)
|
||||
? b4[((int64_t)expert * n + global_col) * k4 + kb + local_k]
|
||||
: 0;
|
||||
}
|
||||
__syncthreads();
|
||||
|
||||
#pragma unroll
|
||||
for (int kk = 0; kk < BK4; ++kk) {
|
||||
const int a0 = sh_a[ty * BK4 + kk];
|
||||
const int a1 = sh_a[(ty + TY) * BK4 + kk];
|
||||
const int b0 = sh_b[tx * BK4 + kk];
|
||||
const int b1 = sh_b[(tx + TX) * BK4 + kk];
|
||||
acc00 = dot4_i8(a0, b0, acc00);
|
||||
acc01 = dot4_i8(a0, b1, acc01);
|
||||
acc10 = dot4_i8(a1, b0, acc10);
|
||||
acc11 = dot4_i8(a1, b1, acc11);
|
||||
}
|
||||
__syncthreads();
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (row0 < em) {
|
||||
const float row_scale0 = scale_a[row0] * moe_weights[row0];
|
||||
if (col0 < n) {
|
||||
float v = (float)acc00 * row_scale0 * scale_b[(int64_t)expert * n + col0];
|
||||
out[(int64_t)row0 * n + col0] = __float2bfloat16(v);
|
||||
}
|
||||
if (col1 < n) {
|
||||
float v = (float)acc01 * row_scale0 * scale_b[(int64_t)expert * n + col1];
|
||||
out[(int64_t)row0 * n + col1] = __float2bfloat16(v);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (row1 < em) {
|
||||
const float row_scale1 = scale_a[row1] * moe_weights[row1];
|
||||
if (col0 < n) {
|
||||
float v = (float)acc10 * row_scale1 * scale_b[(int64_t)expert * n + col0];
|
||||
out[(int64_t)row1 * n + col0] = __float2bfloat16(v);
|
||||
}
|
||||
if (col1 < n) {
|
||||
float v = (float)acc11 * row_scale1 * scale_b[(int64_t)expert * n + col1];
|
||||
out[(int64_t)row1 * n + col1] = __float2bfloat16(v);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
extern "C" void run_kernel(
|
||||
const int8_t* a,
|
||||
const int8_t* b_col_major,
|
||||
const float* scale_a,
|
||||
const float* scale_b,
|
||||
const float* moe_weights,
|
||||
const int32_t* token_ids,
|
||||
const int32_t* expert_ids,
|
||||
int64_t topk,
|
||||
__nv_bfloat16* out
|
||||
) {
|
||||
(void)token_ids;
|
||||
(void)topk;
|
||||
|
||||
KernelConfig cfg = infer_config(a, scale_b, expert_ids, out);
|
||||
|
||||
constexpr int BLOCK_M = 32;
|
||||
constexpr int BLOCK_N = 32;
|
||||
constexpr int THREAD_M = 2;
|
||||
constexpr int THREAD_N = 2;
|
||||
constexpr int BK4 = 64;
|
||||
|
||||
dim3 block(BLOCK_N / THREAD_N, BLOCK_M / THREAD_M);
|
||||
dim3 grid((cfg.n + BLOCK_N - 1) / BLOCK_N, (cfg.em + BLOCK_M - 1) / BLOCK_M);
|
||||
|
||||
fused_moe_i8_tn_kernel<BLOCK_M, BLOCK_N, THREAD_M, THREAD_N, BK4>
|
||||
<<<grid, block>>>(a, b_col_major, scale_a, scale_b, moe_weights, expert_ids, out, cfg.em, cfg.n, cfg.k);
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,67 @@
|
|||
import tilelang
|
||||
import tilelang.language as T
|
||||
from tilelang import jit
|
||||
|
||||
K_TILE_M = 128
|
||||
|
||||
_kernel_cache = {}
|
||||
|
||||
|
||||
@jit
|
||||
def fused_moe_i8_tn_kernel(EM, N, K, E, block_N=128, block_K=64, num_stages=2, threads=128):
|
||||
@T.prim_func
|
||||
def kernel(
|
||||
A: T.Tensor((EM, K), "int8"),
|
||||
B: T.Tensor((E, N, K), "int8"),
|
||||
ScaleA: T.Tensor((EM,), "float32"),
|
||||
Sb: T.Tensor((E, N), "float32"),
|
||||
MoeW: T.Tensor((EM,), "float32"),
|
||||
Eid: T.Tensor((EM // K_TILE_M,), "int32"),
|
||||
Out: T.Tensor((EM, N), "bfloat16"),
|
||||
):
|
||||
block_M = K_TILE_M
|
||||
num_tiles = EM // block_M
|
||||
|
||||
with T.Kernel(num_tiles, T.ceildiv(N, block_N), threads=threads) as (bt, bn):
|
||||
A_shared = T.alloc_shared((block_M, block_K), "int8")
|
||||
B_shared = T.alloc_shared((block_N, block_K), "int8")
|
||||
C_local = T.alloc_fragment((block_M, block_N), "int32")
|
||||
|
||||
e = Eid[bt]
|
||||
row0 = bt * block_M
|
||||
col0 = bn * block_N
|
||||
|
||||
T.clear(C_local)
|
||||
for k in T.Pipelined(T.ceildiv(K, block_K), num_stages=num_stages):
|
||||
T.copy(A[row0, k * block_K], A_shared)
|
||||
T.copy(B[e, col0, k * block_K], B_shared)
|
||||
T.gemm(A_shared, B_shared, C_local, transpose_B=True)
|
||||
|
||||
for i, j in T.Parallel(block_M, block_N):
|
||||
Out[row0 + i, col0 + j] = T.Cast(
|
||||
"bfloat16",
|
||||
T.Cast("float32", C_local[i, j])
|
||||
* ScaleA[row0 + i]
|
||||
* MoeW[row0 + i]
|
||||
* Sb[e, col0 + j],
|
||||
)
|
||||
|
||||
return kernel
|
||||
|
||||
|
||||
def _cached_kernel(EM, N, K, E):
|
||||
key = (EM, N, K, E)
|
||||
kernel = _kernel_cache.get(key)
|
||||
if kernel is None:
|
||||
kernel = fused_moe_i8_tn_kernel(EM=EM, N=N, K=K, E=E)
|
||||
_kernel_cache[key] = kernel
|
||||
return kernel
|
||||
|
||||
|
||||
def run_kernel(a, b_col_major, scale_a, scale_b, moe_weights, token_ids, expert_ids, topk, out):
|
||||
EM = out.shape[0]
|
||||
E, N, K = b_col_major.shape
|
||||
|
||||
kernel = _cached_kernel(int(EM), int(N), int(K), int(E))
|
||||
kernel(a, b_col_major, scale_a, scale_b, moe_weights, expert_ids, out)
|
||||
return out
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,148 @@
|
|||
import triton
|
||||
import triton.language as tl
|
||||
|
||||
|
||||
@triton.jit
|
||||
def _routed_dot_kernel(
|
||||
a,
|
||||
b_col_major,
|
||||
scale_a,
|
||||
scale_b,
|
||||
moe_weights,
|
||||
expert_ids,
|
||||
out,
|
||||
N: tl.constexpr,
|
||||
K: tl.constexpr,
|
||||
BLOCK_M: tl.constexpr,
|
||||
BLOCK_N: tl.constexpr,
|
||||
BLOCK_K: tl.constexpr,
|
||||
):
|
||||
pid_m = tl.program_id(0)
|
||||
pid_n = tl.program_id(1)
|
||||
|
||||
offs_m = pid_m * BLOCK_M + tl.arange(0, BLOCK_M)
|
||||
offs_n = pid_n * BLOCK_N + tl.arange(0, BLOCK_N)
|
||||
offs_k = tl.arange(0, BLOCK_K)
|
||||
|
||||
expert = tl.load(expert_ids + (pid_m * BLOCK_M) // 128)
|
||||
expert64 = expert.to(tl.int64)
|
||||
offs_n64 = offs_n.to(tl.int64)
|
||||
offs_k64 = offs_k.to(tl.int64)
|
||||
b_base = b_col_major + expert64 * N * K
|
||||
|
||||
acc = tl.zeros((BLOCK_M, BLOCK_N), dtype=tl.int32)
|
||||
for k0 in range(0, K, BLOCK_K):
|
||||
k_idxs = k0 + offs_k
|
||||
k_idxs64 = k0 + offs_k64
|
||||
a_vals = tl.load(a + offs_m[:, None] * K + k_idxs[None, :])
|
||||
b_vals = tl.load(b_base + k_idxs64[:, None] + offs_n64[None, :] * K)
|
||||
acc += tl.dot(a_vals, b_vals, out_dtype=tl.int32)
|
||||
|
||||
sa = tl.load(scale_a + offs_m)
|
||||
sb = tl.load(scale_b + expert * N + offs_n)
|
||||
mw = tl.load(moe_weights + offs_m)
|
||||
vals = acc.to(tl.float32) * sa[:, None] * sb[None, :] * mw[:, None]
|
||||
tl.store(out + offs_m[:, None] * N + offs_n[None, :], vals)
|
||||
|
||||
|
||||
@triton.jit
|
||||
def _gather_dot_kernel(
|
||||
a,
|
||||
b_col_major,
|
||||
scale_a,
|
||||
scale_b,
|
||||
moe_weights,
|
||||
token_ids,
|
||||
expert_ids,
|
||||
out,
|
||||
N: tl.constexpr,
|
||||
K: tl.constexpr,
|
||||
TOPK: tl.constexpr,
|
||||
BLOCK_M: tl.constexpr,
|
||||
BLOCK_N: tl.constexpr,
|
||||
BLOCK_K: tl.constexpr,
|
||||
):
|
||||
pid_m = tl.program_id(0)
|
||||
pid_n = tl.program_id(1)
|
||||
|
||||
offs_m = pid_m * BLOCK_M + tl.arange(0, BLOCK_M)
|
||||
offs_n = pid_n * BLOCK_N + tl.arange(0, BLOCK_N)
|
||||
offs_k = tl.arange(0, BLOCK_K)
|
||||
|
||||
token = tl.load(token_ids + offs_m) // TOPK
|
||||
expert = tl.load(expert_ids + (pid_m * BLOCK_M) // 128)
|
||||
expert64 = expert.to(tl.int64)
|
||||
offs_n64 = offs_n.to(tl.int64)
|
||||
offs_k64 = offs_k.to(tl.int64)
|
||||
b_base = b_col_major + expert64 * N * K
|
||||
|
||||
acc = tl.zeros((BLOCK_M, BLOCK_N), dtype=tl.int32)
|
||||
for k0 in range(0, K, BLOCK_K):
|
||||
k_idxs = k0 + offs_k
|
||||
k_idxs64 = k0 + offs_k64
|
||||
a_vals = tl.load(a + token[:, None] * K + k_idxs[None, :])
|
||||
b_vals = tl.load(b_base + k_idxs64[:, None] + offs_n64[None, :] * K)
|
||||
acc += tl.dot(a_vals, b_vals, out_dtype=tl.int32)
|
||||
|
||||
sa = tl.load(scale_a + token)
|
||||
sb = tl.load(scale_b + expert * N + offs_n)
|
||||
mw = tl.load(moe_weights + offs_m)
|
||||
vals = acc.to(tl.float32) * sa[:, None] * sb[None, :] * mw[:, None]
|
||||
tl.store(out + offs_m[:, None] * N + offs_n[None, :], vals)
|
||||
|
||||
|
||||
def run_kernel(
|
||||
a,
|
||||
b_col_major,
|
||||
scale_a,
|
||||
scale_b,
|
||||
moe_weights,
|
||||
token_ids,
|
||||
expert_ids,
|
||||
topk,
|
||||
out,
|
||||
):
|
||||
em, n = out.shape
|
||||
a_rows, k = a.shape
|
||||
|
||||
block_m = 16
|
||||
block_n = 64
|
||||
block_k = 64
|
||||
grid = (triton.cdiv(em, block_m), triton.cdiv(n, block_n))
|
||||
|
||||
if a_rows == em:
|
||||
_routed_dot_kernel[grid](
|
||||
a,
|
||||
b_col_major,
|
||||
scale_a,
|
||||
scale_b,
|
||||
moe_weights,
|
||||
expert_ids,
|
||||
out,
|
||||
N=n,
|
||||
K=k,
|
||||
BLOCK_M=block_m,
|
||||
BLOCK_N=block_n,
|
||||
BLOCK_K=block_k,
|
||||
num_warps=4,
|
||||
num_stages=4,
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
_gather_dot_kernel[grid](
|
||||
a,
|
||||
b_col_major,
|
||||
scale_a,
|
||||
scale_b,
|
||||
moe_weights,
|
||||
token_ids,
|
||||
expert_ids,
|
||||
out,
|
||||
N=n,
|
||||
K=k,
|
||||
TOPK=int(topk),
|
||||
BLOCK_M=block_m,
|
||||
BLOCK_N=block_n,
|
||||
BLOCK_K=block_k,
|
||||
num_warps=4,
|
||||
num_stages=4,
|
||||
)
|
||||
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