Kernel Fusion（カーネル融合）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

通常、GPUではコード中の演算ごとにカーネルが起動し、中間結果がグローバルメモリへ書き込まれ、次の演算で再び読み込まれます。カーネル融合では、依存する演算を一つのカーネルにまとめ、中間値をレジスタなどの高速な領域に保持したまま処理します。PyTorchのInductorは、要素単位の演算、リダクション前後の演算、行列積の前後処理などを融合できます。これによりメモリ転送と起動回数を削減できますが、資料が示す効果は特定の演算例に基づくもので、あらゆるモデルや処理で同じ性能向上を保証するものではありません。

02 / IN PRACTICE

Kernel Fusionの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

生成コードを確認し、対象の演算が実際に融合されているかを確かめます。カーネル数やメモリアクセスの削減例を、環境を問わない速度向上として扱わないことが重要です。