用“Megakernel”打破LLM推理瓶颈：斯坦福Hazy Research实现Llama-1B史上最低延迟

在一些对响应速度极为敏感的应用场景中，例如对话式 AI 或人机协同的工作流系统，语言模型的推理延迟不仅影响效率，更直接影响用户体验。

以 Llama-3.2-1B 这类小型开源模型为例，在单序列生成任务中，性能瓶颈并不在于计算能力，而在于内存带宽利用率。即便是在 NVIDIA H100 这样的顶级 GPU 上，主流推理引擎（如 vLLM 和 SGLang）也仅能利用不到 50% 的可用带宽。

为什么？因为现有系统将前向传播拆分成上百个独立 CUDA kernel，每个 kernel 执行极小的操作（如 RMS Norm、注意力机制、MLP 等），中间存在大量上下文切换与等待时间。GPU 很多时候不是在“干活”，而是在“等着干活”。

关键突破：将整个模型融合为一个“大内核”（Megakernel）

斯坦福 Hazy Research 团队提出了一种全新的优化思路——将整个 Llama-1B 的前向传播整合成一个单一的 Megakernel。通过这种方式，彻底消除传统推理流程中的多个内核边界，从而大幅提高内存带宽利用率。

• GitHub：https://github.com/HazyResearch/Megakernels

在 H100 上，该方法实现了惊人的性能提升：

• 内存带宽利用率从 50% 提升至 78%
• 推理速度比现有系统快 1.5 倍以上
• 在 bfloat16 格式下，达到了目前 Llama-1B 中最低延迟的前向传播

技术挑战与解决方案

挑战一：小型内核导致的“内存流水线气泡”

现代 GPU 的执行模型是基于一个个独立内核启动的。然而，在低延迟任务中，这种模式带来了三个主要问题：

1. 严格的串行启动机制：前一个内核必须完全执行完毕，下一个才能开始。GPU 的部分硬件资源在此期间处于闲置状态。
2. 内核启动与收尾成本高：即使使用 CUDA Graph 等机制，这些开销仍难以完全隐藏。
3. 数据加载无法提前准备：虽然 NVIDIA 提供了 PDL（Programmatic Dependent Launch）等同步机制，但其粒度较粗，无法充分利用并发性。

这些问题共同构成了所谓的“内存流水线气泡”，浪费了大量潜在的内存带宽。

解决方案：打造 Megakernel 的三大关键点

1. 融合数百操作：构建统一指令集与解释器

要将整个模型压缩进一个内核中，首先需要解决如何组织和调度其中的上百个操作。

团队采用了一种类似“GPU 内部解释器”的方式，定义了一个通用的指令集，包括：

• RMS 归一化 + QKV + RoPE
• 注意力计算
• Attention Reduce（用于长序列）
• O 投影 + 残差连接
• MLP 相关操作
• 最终输出层处理

每个指令都基于统一的 CUDA 模板实现，并由 Python 层预先调度。这一设计使得同一个 Megakernel 可被复用数百次，极大提升了执行效率。

2. 共享内存管理：分页共享机制减少内存气泡

由于所有权重都需要从全局内存加载到 SM 的共享内存中，如何高效地管理和复用共享内存成为关键。

为此，团队采用了分页共享内存策略：

• 将 H100 上的 213KB 共享内存划分为 13 个 16KiB 页面
• 指令需主动请求并释放页面
• 释出的页面会自动传递给后续指令，以便尽早开始内存加载

这种方法有效减少了因共享内存不足而导致的等待时间，显著提升了内存带宽利用率。

3. 同步机制：自定义计数器系统确保数据一致性

没有了传统内核之间的天然隔离，Megakernel 需要一套新的同步机制来保证指令间的依赖关系。

团队设计了一套基于计数器的同步系统：

• 初始化一组全局计数器数组
• 每个指令完成时递增对应计数器
• 新指令启动前等待所需计数器达到目标值

这一机制特别适用于像 MLP 这样的复杂结构，允许按块处理中间状态，而不是等待全部完成后再开始下一步。

性能表现与分析

在不同硬件平台上，Megakernel 表现出显著优势：

在 B200 上，每次前向传播耗时已降至 680 微秒以下。尽管尚未达到理论极限（约 3000 次/秒），但已远超现有系统。

进一步分析显示，当前性能受限的主要因素包括：

• 激活值加载与存储延迟（约 250μs）
• 实际计算时间（约 200μs）
• 权重加载（约 30μs）
• 同步与控制开销（约 120μs）

未来仍有优化空间，尤其是在同步机制和激活值处理方面。

Megakernel 的更多可能

本文聚焦于低延迟、单批处理的 LLM 推理优化，但 Megakernel 的潜力远不止于此。它提供了一种全新的 GPU 编程范式，可以更精细地控制执行流程，有望在以下方向带来突破：

• 更高效的训练流水线
• 支持异构计算架构
• 多模态模型推理加速

我们期待看到 Megakernel 架构在未来 AI 工程实践中发挥更大作用。