AMD Detalha Otimização Manual de Kernel FP16 GEMM para GPUs RDNA 3 e RDNA 4

A otimização de kernels FP16 GEMM (General Matrix Multiply) nas GPUs RDNA 3 e RDNA 4 é um passo técnico da AMD para extrair o máximo das suas arquiteturas, especialmente em cargas de trabalho de IA e computação de alto desempenho. O foco está nas instruções Wave Matrix Multiply-Accumulate (WMMA), que realizam multiplicação e acumulação de matrizes de forma cooperativa entre os 32 threads de uma wave. Entender essas instruções e suas diferenças entre RDNA 3 e RDNA 4, como o layout dos operandos e o uso de registradores, é fundamental para o ganho de desempenho. Essa abordagem manual, detalhada em oito passos, demonstra que o ajuste fino do hardware pode reduzir drasticamente o tempo de execução, chegando a resultados próximos de bibliotecas altamente otimizadas como a hipBLASLt.

Os engenheiros precisam lidar com gargalos específicos, como a contenção de bancos de memória Local Data Share (LDS), a eficiência das cópias de memória global e o balanceamento entre latência de memória e operações aritméticas. A AMD mostra que táticas como o double buffering, o reordenamento de blocos para reuso de cache e o entrelaçamento de pré-busca com WMMA são cruciais. Além disso, a documentação aponta que as arquiteturas RDNA 3 e RDNA 4, embora compartilhem o conceito WMMA, possuem implementações distintas, exigindo otimizações específicas para cada uma. Esse aprofundamento técnico é o que diferencia o desempenho bruto do potencial teórico das GPUs.

Enquanto a cobertura anterior do CEVIU News, como nas matérias “VLLM Otimiza Inferno de IA na AMD MI355X” de 15 de setembro de 2026 e “GLM-5.2 e AMD Redefinem Custo-Benefício” de 11 de julho de 2026, focava nos resultados de otimização de inferência de IA em GPUs CDNA (como a MI355X) usando plataformas de alto nível como o vLLM, a AMD agora detalha as otimizações manuais de baixo nível para as GPUs RDNA 3 e RDNA 4. Ou seja, passamos do 'o que' para o 'como'. A empresa explicita os oito passos para desenvolver kernels FP16 GEMM otimizados, algo que antes era um processo mais