AI优化控制相关的核心API分类总结

根据HIP Runtime的架构设计，以下是AI优化控制相关的核心API分类总结，重点关注深度学习和大模型训练的硬件加速优化：

一、张量核心控制API（矩阵加速）

1. 张量核心配置管理

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// 张量核心模式设置
hipError_t hipDeviceSetTensorCoreConfig(const hipTensorCoreConfig* config);
hipError_t hipDeviceGetTensorCoreConfig(hipTensorCoreConfig* config, int deviceId);

// 张量核心配置结构（AI工作负载优化）
typedef struct hipTensorCoreConfig {
    hipTensorCoreMode mode;          // 工作模式
    hipTensorCorePrecision precision; // 计算精度
    uint32_t wavefrontSize;          // wavefront大小
    uint32_t reserved[4];            // 保留字段
} hipTensorCoreConfig;

// 张量核心模式枚举
typedef enum hipTensorCoreMode {
    hipTensorCoreModeDisabled = 0,   // 禁用张量核心
    hipTensorCoreModeFP16 = 1,       // FP16矩阵运算
    hipTensorCoreModeBF16 = 2,       // BF16矩阵运算
    hipTensorCoreModeINT8 = 3,       // INT8量化运算
    hipTensorCoreModeTF32 = 4,       // TF32训练加速
    hipTensorCoreModeMixed = 5       // 混合精度模式
} hipTensorCoreMode;

2. 矩阵指令控制

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// 矩阵指令支持查询
hipError_t hipDeviceGetMatrixInstructionSupport(int* support, int deviceId);
hipError_t hipDeviceGetMaxMatrixDimensions(int* m, int* n, int* k, 
                                          hipMatrixDataType dataType, int deviceId);

// 矩阵数据类型
typedef enum hipMatrixDataType {
    hipMatrixDataTypeFP16 = 0,
    hipMatrixDataTypeBF16 = 1,
    hipMatrixDataTypeINT8 = 2,
    hipMatrixDataTypeINT4 = 3,      // 4-bit量化
    hipMatrixDataTypeFP8 = 4        // FP8训练
} hipMatrixDataType;

二、混合精度控制API

1. 精度模式配置

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// 混合精度支持查询
hipError_t hipDeviceGetMixedPrecisionSupport(int* supportLevel, int deviceId);

// 精度模式设置
hipError_t hipDeviceSetPrecisionMode(hipPrecisionMode mode, int deviceId);
hipError_t hipDeviceGetPrecisionMode(hipPrecisionMode* mode, int deviceId);

// 精度模式枚举（AI训练优化）
typedef enum hipPrecisionMode {
    hipPrecisionModeFP32 = 0,        // 纯FP32
    hipPrecisionModeMixedFP16 = 1,   // 混合FP16（AMP）
    hipPrecisionModeMixedBF16 = 2,   // 混合BF16
    hipPrecisionModeTF32 = 3,        // TF32加速
    hipPrecisionModeFP8 = 4          // FP8训练
} hipPrecisionMode;

2. 自动混合精度（AMP）控制

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// AMP梯度缩放
hipError_t hipAmpInitScale(float initScale);
hipError_t hipAmpGetScale(float* currentScale);
hipError_t hipAmpUpdateScale(float newScale);

// AMP溢出检测
hipError_t hipAmpEnableOverflowDetection(bool enable);
hipError_t hipAmpGetOverflowCount(uint64_t* count);

三、内核优化控制API

1. 内核缓存管理

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// 内核缓存配置
hipError_t hipDeviceGetKernelCacheConfig(hipKernelCacheConfig* config);
hipError_t hipDeviceSetKernelCacheConfig(const hipKernelCacheConfig* config);

// 内核缓存配置结构
typedef struct hipKernelCacheConfig {
    hipKernelCacheMode mode;         // 缓存模式
    size_t maxCacheSize;             // 最大缓存大小
    uint32_t associativity;          // 关联度
    uint32_t lineSize;               // 缓存行大小
    uint32_t reserved[4];
} hipKernelCacheConfig;

// 内核重用优化
hipError_t hipDeviceEnableKernelReuse(int deviceId, bool enable);
hipError_t hipKernelCacheGetHitRate(float* hitRate, int deviceId);

2. 内核启动优化

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// 内核启动配置优化
hipError_t hipFuncSetOptimizationLevel(const void* func, hipOptimizationLevel level);
hipError_t hipFuncSetLaunchBounds(const void* func, int maxThreadsPerBlock, int minBlocksPerSM);

// 优化级别枚举
typedef enum hipOptimizationLevel {
    hipOptimizationLevelDefault = 0,  // 默认优化
    hipOptimizationLevelAggressive = 1, // 激进优化（AI训练）
    hipOptimizationLevelConservative = 2 // 保守优化（推理）
} hipOptimizationLevel;

四、内存访问优化API

1. 缓存配置优化

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// L1/L2缓存控制
hipError_t hipDeviceGetCacheConfig(hipFuncCache_t* cacheConfig);
hipError_t hipDeviceSetCacheConfig(hipFuncCache_t cacheConfig);
hipError_t hipFuncSetCacheConfig(const void* func, hipFuncCache_t config);

// 缓存配置枚举（AI工作负载优化）
typedef enum hipFuncCache {
    hipFuncCachePreferNone = 0,      // 无偏好
    hipFuncCachePreferShared = 1,    // 偏好共享内存（AI小批量）
    hipFuncCachePreferL1 = 2,        // 偏好L1缓存（AI推理）
    hipFuncCachePreferEqual = 3      // 均衡配置
} hipFuncCache;

2. 共享内存Bank配置

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// Bank配置优化（避免bank冲突）
hipError_t hipDeviceSetSharedMemConfig(hipSharedMemConfig config);
hipError_t hipDeviceGetSharedMemConfig(hipSharedMemConfig* pConfig);
hipError_t hipFuncSetSharedMemConfig(const void* func, hipSharedMemConfig config);

// Bank配置枚举
typedef enum hipSharedMemConfig {
    hipSharedMemBankSizeDefault = 0,   // 默认（4字节）
    hipSharedMemBankSizeFourByte = 1,  // 4字节bank（AI矩阵转置）
    hipSharedMemBankSizeEightByte = 2  // 8字节bank（AI张量运算）
} hipSharedMemConfig;

五、工作负载调度优化API

1. 流优先级管理

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// 流优先级范围查询
hipError_t hipDeviceGetStreamPriorityRange(int* leastPriority, int* greatestPriority);

// AI工作负载优先级分类
#define HIP_STREAM_PRIORITY_HIGH      -1    // 高优先级（推理实时性）
#define HIP_STREAM_PRIORITY_NORMAL     0    // 正常优先级（训练）
#define HIP_STREAM_PRIORITY_LOW        1    // 低优先级（数据预处理）

2. 工作队列优化

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// 工作队列配置
hipError_t hipDeviceSetWorkQueueConfig(const hipWorkQueueConfig* config);
hipError_t hipDeviceGetWorkQueueConfig(hipWorkQueueConfig* config);

// 工作队列配置结构
typedef struct hipWorkQueueConfig {
    uint32_t maxQueueDepth;          // 最大队列深度
    uint32_t numComputeQueues;       // 计算队列数
    uint32_t numCopyQueues;          // 拷贝队列数
    hipWorkQueuePriority priority;   // 队列优先级
} hipWorkQueueConfig;

六、性能分析优化API

1. 性能计数器

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// AI性能计数器
hipError_t hipDeviceEnablePerformanceCounters(int deviceId, bool enable);
hipError_t hipDeviceGetPerformanceCounter(hipPerformanceCounter* counter, 
                                         hipCounterType type, int deviceId);

// 计数器类型（AI特定）
typedef enum hipCounterType {
    hipCounterTensorCoreUtilization = 0,  // 张量核心利用率
    hipCounterMemoryBandwidth = 1,        // 内存带宽
    hipCounterCacheHitRate = 2,           // 缓存命中率
    hipCounterKernelOccupancy = 3,        // 内核占用率
    hipCounterMixedPrecisionOps = 4       // 混合精度操作数
} hipCounterType;

2. 功耗与温度控制

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// 功耗限制（AI训练功耗优化）
hipError_t hipDeviceSetPowerLimit(int deviceId, int powerLimit);
hipError_t hipDeviceGetPowerLimit(int* powerLimit, int deviceId);

// 温度控制
hipError_t hipDeviceSetTemperatureThreshold(int deviceId, float threshold);
hipError_t hipDeviceGetTemperature(float* temp, hipTemperatureSensor sensor, int deviceId);

七、AI专用优化API

1. 注意力机制优化

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// 注意力内核优化
hipError_t hipEnableAttentionOptimization(bool enable);
hipError_t hipSetAttentionWorkspaceSize(size_t workspaceSize);

// 多头注意力配置
hipError_t hipConfigureMultiHeadAttention(int numHeads, int headSize, 
                                         hipAttentionPrecision precision);

2. 梯度累积优化

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// 梯度累积控制（大batch训练）
hipError_t hipEnableGradientAccumulation(bool enable);
hipError_t hipSetGradientAccumulationSteps(int steps);
hipError_t hipGetGradientAccumulationBuffer(void** buffer, size_t* size);

3. 模型并行优化

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// 模型并行通信优化
hipError_t hipEnableModelParallelOptimization(bool enable);
hipError_t hipSetModelParallelGroup(int* devices, int numDevices);
hipError_t hipGetModelParallelBandwidth(float* bandwidth);

八、编译时优化API

1. JIT编译优化

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// JIT编译选项设置
hipError_t hipJitSetOptimizationLevel(hipJitOptimizationLevel level);
hipError_t hipJitSetTargetArch(const char* archName);

// JIT优化级别
typedef enum hipJitOptimizationLevel {
    hipJitOptLevelDefault = 0,      // 默认优化
    hipJitOptLevelAggressive = 1,   // 激进优化（训练）
    hipJitOptLevelSize = 2          // 代码大小优化（推理部署）
} hipJitOptimizationLevel;

2. 内核融合优化

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// 内核融合控制
hipError_t hipEnableKernelFusion(bool enable);
hipError_t hipFuseKernels(hipFunction_t* fusedKernel, 
                         const hipFunction_t* kernels, 
                         int numKernels);

九、优化控制架构流程

AI训练优化典型流程：

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1. 初始化优化配置：
   hipDeviceSetTensorCoreConfig()  // 启用TF32张量核心
   hipDeviceSetPrecisionMode()     // 设置混合精度模式
   hipDeviceSetCacheConfig()       // 配置L1缓存偏好

2. 训练循环优化：
   hipAmpUpdateScale()            // 动态调整AMP缩放因子
   hipEnableAttentionOptimization() // 启用注意力优化
   hipSetGradientAccumulationSteps() // 设置梯度累积步数

3. 性能监控与调整：
   hipDeviceGetPerformanceCounter() // 监控张量核心利用率
   hipDeviceGetTemperature()       // 监控温度
   hipDeviceSetPowerLimit()        // 动态调整功耗限制

关键设计特点：

硬件感知优化：直接控制张量核心、缓存、内存子系统
精度动态调整：支持训练过程中的混合精度切换
工作负载自适应：根据AI任务类型自动优化配置
能效平衡：功耗、温度、性能的智能平衡
端到端优化：从编译时到运行时的全栈优化

这些API为AI框架提供了细粒度的硬件控制能力，特别针对大模型训练中的计算密集型、内存密集型工作负载进行了深度优化。