利用低延迟GEMM在AMD GPU上加速LLM推理
本文介绍如何通过优化低延迟通用矩阵乘法（GEMM）来加速AMD GPU上的大语言模型（LLM）推理。文章探讨了在AMD GPU上实现高效推理的关键技术方法，旨在降低LLM推理过程中的延迟并提升整体性能表现。
背景速读
- GEMM（通用矩阵乘法）是大语言模型推理中最核心的计算操作，几乎所有的神经网络层（如注意力机制、前馈网络）都依赖它。降低GEMM延迟可以显著提升模型响应的速度。
- AMD ROCm 是 AMD GPU 上的开源计算平台，对标 NVIDIA 的 CUDA。近年来，AMD 正大力推动 ROCm 生态，希望在大模型推理和训练中与 NVIDIA 竞争。
- 本文来自 AMD 官方博客，介绍了针对 AMD GPU（如 MI300X 系列）的 GEMM 优化技术，通过调整矩阵分块策略、利用硬件特性等手段，减少推理时的计算延迟。
- 背景：大模型推理（用户提问→模型生成回答）中，每次生成一个 token 都需要多次小规模矩阵乘法，传统针对大规模矩阵的优化并不适用。AMD 的低延迟 GEMM 方案正是为了解决这一场景而设计。
- 读者需要知道：AMD 的 MI300X 是当前对标 NVIDIA H100 的数据中心 GPU，ROCm 生态的完善程度直接影响开发者是否愿意迁移训练/推理工作负载。