自动化算子微调：利用 OpenTuner 寻找硬件指令集下的最佳分块（Tiling）参数

循环分块（Loop Tiling），也称为循环阻塞（Loop Blocking），是高性能计算中优化内存局部性（Temporal and Spatial Locality）的关键技术。通过将大型计算任务分解为可放入缓存（Cache）的小块，Tiling 可以显著减少对主内存的访问，从而提高程序运行速度。

然而，找到针对特定硬件（如CPU或GPU的L1/L2/L3缓存大小、TLB限制）的最佳分块参数（例如 $T_x, T_y$）是一个耗时的手动过程。OpenTuner 提供了一个强大的框架，允许我们使用启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）自动化地探索这个多维度的参数空间。

本文将演示如何使用 OpenTuner 针对一个简化的内核，自动搜索最佳的 $T_x$ 和 $T_y$ 分块尺寸。

1. OpenTuner 简介与环境准备

OpenTuner 是一个用于构建领域特定程序自调优器的框架。它提供了多种搜索算法和易于扩展的接口来定义配置空间和测量性能。

环境安装（假设您已安装 Python 和 pip）：

pip install opentuner

2. 定义搜索空间与内核执行

我们的目标是找到两个分块参数 TILE_X 和 TILE_Y。对于许多硬件优化，分块参数通常被限制为 2 的幂次。

在实际应用中，您需要调用一个编译/执行脚本来运行您实际的 C++/CUDA 内核并测量其真实运行时间。在本例中，我们使用一个简单的 Python 函数 mock_kernel_run 来模拟内核的执行时间，其中性能的最佳点被设定为 32×32。

3. OpenTuner 自调优脚本

我们将创建一个继承自 MeasurementInterface 的类 TilingTuner，用于定义搜索空间和测量逻辑。

import random
from opentuner import ConfigurationManipulator
from opentuner import MeasurementInterface
from opentuner import Result
from opentuner.search.manipulator import PowerOfTwoParameter
from opentuner.tuningrun import run

# 模拟内核执行函数：
# 模拟惩罚机制，最佳 Tiling 尺寸在 32 附近
def mock_kernel_run(tile_x, tile_y):
    # 模拟U型性能曲线：32 是理想值
    # 距离 32 越远，惩罚越大，执行时间越长
    penalty_x = abs(tile_x - 32) * 0.01
    penalty_y = abs(tile_y - 32) * 0.01

    # 基础时间 + 惩罚 + 随机噪声 (模拟测量误差)
    base_time = 100.0
    return base_time + penalty_x + penalty_y + random.random() * 0.1 

class TilingTuner(MeasurementInterface):

    def set_search_properties(self):
        # 1. 定义搜索空间
        manipulator = ConfigurationManipulator()

        # TILE_X 和 TILE_Y 必须是 2 的幂次，范围从 8 到 128
        manipulator.add_parameter(
            PowerOfTwoParameter('TILE_X', 8, 128)
        )
        manipulator.add_parameter(
            PowerOfTwoParameter('TILE_Y', 8, 128)
        )
        return manipulator

    def run(self, desired_configuration, input, limit):
        # 2. 从 OpenTuner 获取当前配置
        cfg = desired_configuration.data

        # 3. 实际执行内核并测量时间
        print(f"Testing TILE_X={cfg['TILE_X']}, TILE_Y={cfg['TILE_Y']}")
        runtime = mock_kernel_run(cfg['TILE_X'], cfg['TILE_Y'])

        # 4. 返回结果 (OpenTuner 默认最小化时间)
        return Result(time=runtime)

    def save_final_config(self, configuration):
        # 5. 搜索结束后保存最佳配置
        print("\n========================================")
        print(f"OpenTuner 找到的最佳 Tiling 配置: {configuration.data}")
        print("========================================")

if __name__ == '__main__':
    # 使用内置的 DifferentialEvolution (差分进化) 搜索技术
    run(TilingTuner, [
        '--no-server', 
        '--technology', 'DifferentialEvolution',
        '--stop-after', '100' # 运行 100 次迭代后停止
    ])

4. 运行结果

运行上述脚本后，OpenTuner 会利用差分进化算法不断尝试不同的 TILE_X 和 TILE_Y 组合，并根据内核运行时间迭代更新搜索策略。最终输出的结果将是近似最佳的配置：

... (搜索过程输出)
Testing TILE_X=32, TILE_Y=32
...

========================================
OpenTuner 找到的最佳 Tiling 配置: {'TILE_X': 32, 'TILE_Y': 32}
========================================

通过使用 OpenTuner，您可以避免繁琐的手动参数遍历，快速定位在特定硬件和指令集下性能表现最佳的分块策略。