TileLang로 배우는 고성능 GPU 커널 설계: 텐서 코어 GEMM에서 FlashAttention·오토튜닝까지

2026년 7월 25일 MarkTechPost에 게재된 기사 Designing High-Performance GPU Kernels with TileLang는 파이썬 기반 DSL인 TileLang를 활용해 고성능 GPU 커널을 설계하는 절차를 정리한 실전 가이드다. 본문에서는 CUDA 저수준 코드 없이도 텐서 코어 GEMM, 융합 소프트맥스, FlashAttention 그리고 오토튜닝까지 다룬다는 점이 강조된다. 이는 오픈소스 AI 인프라 생태계에서 가속화 도구의 위상이 점점 더 높아지고 있음을 보여준다.

TileLang 개요와 등장 배경

딥러닝 모델의 학습·추론 성능은 결국 GPU 커널의 품질로 귀결된다. 이 절에서는 기존 저수준 개발의 한계와 TileLang가 제시한 대안을 함께 짚어본다.

고성능 GPU 커널 설계의 기존 어려움

전통적인 고성능 GPU 커널 개발은 CUDA C++ 또는 PTX(병렬 스레드 실행을 위한 중간 명령어 어셈블리) 같은 저수준 도구를 직접 다루는 방식이 일반적이었다. 개발자는 워프(Warp, 32개 스레드 묶음) 스케줄링, 공유 메모리 뱅크 충돌 회피, 레지스터 압력 관리까지 손으로 튜닝해야 했으며, 코드 일부를 바꿔도 전체 성능이 크게 변동되는 경우가 많았다. 텐서 코어(딥러닝 행렬 연산을 가속화하는 전용 연산 장치)를 쓰는 GEMM은 최적 패턴이 제각기 다른 하드웨어마다 달라져 이식성이 낮았고, FlashAttention처럼 메모리 locality에 민감한 알고리즘은 전문가만 손대기 어려웠다. PyTorch·JAX 같은 프레임워크가 제공하는 기본 커널은 범용성을 우선하다 보니, 특정 모델 구조나 워크로드에 맞춘 미세 최적화에는 한계가 있었다.

TileLang의 설계 철학과 파이썬 DSL 접근

TileLang는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 오픈소스 파이썬 기반 도메인 특화 언어(DSL)다. 핵심 아이디어는 행렬·어텐션 같은 연산을 작은 타일 단위로 선언적으로 표현하고, 스레드 매핑·메모리 레이아웃·저수준 명령 생성은 컴파일러에 위임하는 것이다. 개발자는 “어떤 타일을 어떤 순서로 계산할지”만 기술하면 되고, 그 아래의 스레드 분배와 명령어 스케줄링은 TileLang 컴파일러가 처리한다. 이 접근은 JAX/Flax 기반 모델 재현 사례(예: Open Dreamer)처럼 파이썬 생태계 안에서 가속화 도구를 다루려는 흐름과 맞물려 있다.

핵심 워크로드 단계별 구현

TileLang는 추상화 수준이 높다고 해서 표현력이 약하지 않다. 이 절에서는 기사에서 소개한 핵심 워크로드 구현 절차를 한 단계씩 풀어본다.

타일 기반 텐서 코어 GEMM 구성

텐서 코어 GEMM은 딥러닝 연산의 빌딩 블록이다. TileLang에서는 입력 행렬을 일정 크기의 타일로 분할하고, 각 타일을 텐서 코어 명령과 매핑하는 방식부터 설계한다. 공유 메모리 적재 패턴, 더블 버퍼링(Double Buffering, 데이터 적재와 연산을 겹치는 기법), K축 루프 구조 등을 명시적으로 기술할 수 있어, 일반적인 템플릿 커널보다 세밀한 제어가 가능하다. 하드웨어 세대별로 다른 텐서 코어 명령(예: 16×16×16, 16×8×16 등)을 TileLang가 추상화해 주기 때문에, 개발자는 타일 크기를 바꾸는 정도로 다양한 GPU 아키텍처에 대응할 수 있다.

융합 소프트맥스 패턴과 메모리 효율

소프트맥스는 단독 커널로 보면 단순하지만, 어텐션 스코어처럼 큰 행렬에서 매번 DRAM(그래픽 메모리)에 중간값을 쓰고 다시 읽어오는 패턴은 대역폭 병목을 만든다. TileLang는 softmax 연산을 GEMM·마스킹·드롭아웃 등 인접 연산과 한 커널 안에서 융합(Fused)하도록 지원한다. 기사에서는 중간 텐서를 외부 메모리에 저장하지 않고 한 패스로 끝내는 융합 소프트맥스 구현이 핵심 기법으로 소개된다. 결과적으로 HBM(고대역폭 메모리) 왕복이 크게 줄고, 대규모 어텐션 행렬에서 측정 가능한 수준의 처리량 향상을 기대할 수 있는 것으로 분석된다.

FlashAttention 구조를 TileLang으로 옮기기

FlashAttention은 어텐션 연션을 타일 단위로 잘라 온라인 소프트맥스(전체 행을 한 번에 보지 않고 누적 계산하는 방식)와 결합한 알고리즘으로, 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 정확도를 유지한다. TileLang에서는 블록 단위 Q·K·V 적재, 로컬 어텐션 계산, 로그-합산 노트(Log-Sum-Exp 누적값) 갱신을 하나의 루프로 표현한다. 핵심은 어텐션 마스크·드롭아웃·로프(RoPE, 회전 위치 임베딩) 같은 부가 연산을 같은 타일 흐름 안에 끼워 넣을 수 있다는 점이다. 이를 통해 학습 중 그래디언트까지 동일 패스로 처리하는 fused attention-backward 구현으로 확장하는 길도 열린다.

컴파일러 위임과 오토튜닝

TileLang의 진짜 강점은 “작성한 코드가 어떤 저수준 명령으로 떨어지는가”를 컴파일러가 책임진다는 데 있다. 이 절에서는 그 파이프라인과 오토튜닝 절차를 정리한다.

스레드 매핑·메모리 레이아웃 자동화

타일 크기, 파이프라인 깊이, 공유 메모리 용량 등 설계 변수를 입력하면 TileLang 컴파일러가 이를 기반으로 워프별·블록별 작업 분배를 자동으로 결정한다. 기사에서는 타일 크기와 메모리 배치를 바꾸는 것만으로 스레드 매핑이 함께 재구성되는 방식이 강조된다. 개발자가 직접 launch configuration(블록·그리드 차원 설정)을 손으로 맞추지 않아도 되고, 뱅크 충돌이나 occupancy(한 SM에 동시에 올라가는 블록 수) 저하 같은 이슈도 컴파일러 휴리스틱이 일부 흡수해 준다.

저수준 CUDA 명령 생성 흐름

TileLang의 컴파일 파이프라인은 일반적으로 고수준 타일 표현 → 중간 표현(IR) → 스레드/메모리 스케줄링 → CUDA C++ 또는 PTX 코드 생성의 단계로 구성된다.를 거친다. 기사에서는 이 과정에서 LD/ST(Load/Store) 명령 합치기, 레지스터 재사용, 비동기 복사(async copy) 삽입 같은 최적화가 자동으로 적용된다고 설명한다. 결과적으로 생성된 커널은 NVIDIA SASS(최종 머신 명령어) 수준에서 보면 전문가가 손으로 작성한 코드와 유사한 품질을 보이는 경우가 많다.

오토튜닝으로 성능 포트 단축

GPU 모델이 다르면 최적 타일 크기와 파이프라인 깊이 조합도 크게 달라진다. TileLang는 자동 튜닝(Autotuning) 스페이스를 선언하고, 컴파일러가 후보 구성들을 일정 시간 동안 실제 실행해 측정하는 방식을 제공한다. 기사에서는 이 절차를 통해 A100·H100 같은 데이터센터 GPU는 물론, 신규 아키텍처에서도 사람이 일일이 벤치마크를 돌리지 않아도 합리적인 구성을 빠르게 찾을 수 있다고 소개한다. 연구 실험 단계에서 빠르게 베이스라인을 확보하거나, 배포 환경마다 최적 커널을 자동으로 선택하는 데 유용하다.

AI 생태계에 미치는 의미

TileLang 같은 도구가 단순 코드 한 단락을 넘어 주목받는 이유는 생태계 전반에 영향을 줄 수 있기 때문이다. 마지막 절에서는 그 시사점을 개발자 관점에서 정리한다.

프레임워크 내부 커널 자체 최적화 가능성

현재 PyTorch·JAX의 기본 어텐션·GEMM 커널은 이미 매우 빠르지만, 신규 모델 구조나 멀티모달 워크로드에 특화된 변형이 계속 요구된다. TileLang가 제공하는 DSL 추상화는 프레임워크 내장 커널을 직접 교체하거나 변형하는 길로 작용할 수 있다. 기사에서는 일반적으로 알려진 최적화 패턴을 그대로 활용하면서도, 모델별 특수 케이스 처리를 한두 단계 위에서 끝낼 수 있다는 점이 부각된다. 다만 실제 성능 이점은 워크로드·하드웨어 조합에 따라 달라지며, 적용 전 벤치마크가 필요할 것으로 분석된다.

오픈소스 AI 인프라 확장 시사점

TileLang의 등장 자체가 오픈소스 AI 가속화 도구 흐름의 한 축으로 읽힌다. Triton, ThunderKittens, TVM 등 다양한 DSL/컴파일러가 각자의 추상화 수준을 두고 경쟁하는 가운데, TileLang는 “타일 단위 명시적 표현 + 파이썬 DSL + 자동 오토튜닝” 조합으로 위치를 잡고 있다. 이는 GPU 가속 생태계가 단일 벤더 툴체인에 머무르지 않고, 커뮤니티 주도의 다양성을 확보하는 방향으로 이동하고 있음을 시사한다. 장기적으로는 프레임워크·컴파일러·모델 연구자 사이의 협업 반경을 넓히는 계기가 될 것으로 보인다.

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참고 링크
– MarkTechPost – Designing High-Performance GPU Kernels with TileLang
– MarkTechPost – Meet Open Dreamer (JAX/Flax Reproduction of Dreamer 4)