无标题

NVIDIA CUTLASS是一款高性能CUDA模板库，专注于矩阵乘法（GEMM）及线性代数计算优化。通过分层分解和智能数据移动策略，它在各类NVIDIA GPU（Volta至Blackwell架构）上实现接近理论峰值的计算效率。

核心优势

1. 极致性能
   支持FP64/FP32/TF32/FP16/BF16/FP8等数据类型，在Blackwell架构上GEMM运算效率高达90%以上：
   

2. 革命性编程体验
   CuTe DSL支持Python编写高性能CUDA内核，无需C++专业知识：

   # 示例：Blackwell架构Mamba2 SSD实现
   import cutlass
   with cutlass.Kernel(arch="sm100") as kernel:
       # 定义张量布局与计算逻辑
       A = cutlass.Tensor(shape=(256,128), dtype="f16")
       B = cutlass.Tensor(shape=(128,256), dtype="f16")
       C = A @ B  # 自动生成优化GEMM内核

3. 跨架构兼容
   支持Volta(7.0)到Blackwell(10.0)全系列GPU，仅需CUDA 11.4+和C++17环境。

应用场景

• 深度学习训练：加速Transformer/GNN等模型的矩阵运算
• 科学计算：高效实现大型矩阵分解/卷积运算
• 推理优化：定制化内核提升推理吞吐量

快速上手

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/NVIDIA/cutlass

# 2. 编译示例（Ampere架构）
mkdir build && cd build
cmake .. -DCUTLASS_NVCC_ARCHS=80
make cutlass_profiler -j8

# 3. 测试GEMM性能
./tools/profiler/cutlass_profiler --m=4096 --n=4096 --k=4096

同类方案对比

• cuBLAS：官方BLAS库，灵活性低但接口标准化
• Triton：面向AI的DSL编译器，抽象层级更高
• TVM：跨平台编译框架，优化通用算子

CUTLASS独特价值：在保留硬件级性能的同时，通过CuTe DSL大幅降低开发门槛，成为定制化计算内核的首选工具。

参考资源：
CUTLASS功能文档
Blackwell Mamba2示例