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使用 Helion 简化编写性能可移植内核（PLDI 2026 - PLDI 教程） - PLDI 2026

来源：https://pldi26.sigplan.org/details/pldi-2026-tutorials/1/Writing-Performance-Portable-Kernels-Simplified-with-Helion

此计划为暂定，可能会有变动。

摘要

现代机器学习高度依赖自定义内核来实现性能，这些内核通常使用硬件特定语言编写，从而造成技术债务。Helion 通过将高级 Python 领域特定语言（DSL）编译为优化的 Triton 代码来解决这一问题，自动处理底层细节和硬件特定的调优。借助类似 PyTorch 的语法和自动调优引擎，Helion 在显著减少开发工作量的同时，提供快速且可移植的性能。Helion 是开源的，代码仓库位于 https://github.com/pytorch/helion。本教程为期 3 小时，将通过一系列讲解和演示来介绍 Helion。

本教程将通过一系列讲解、演示和动手实验来介绍 Helion。

1. Helion 简介（35 分钟）：我们将概述 Helion，包括其背后的动机、编程模型、整体设计架构以及各种使用场景。
2. 编译器架构与 TorchInductor 集成（35 分钟）：Helion 编译器架构逐步将 Python 函数降级为高度优化的 Triton 代码，并以 TorchInductor 作为其后端。此编译流程的关键阶段包括 Python AST 解析、类型传播、设备 IR 下移、一系列编译器优化通道，最后是代码生成。我们将详细介绍 Helion 与 TorchInductor 之间的集成，解释该接口如何使 Helion 能够针对 GPU 和非 GPU 硬件，以及用户如何整合自己的自定义后端。
3. 休息 30 分钟：（为下一节动手实验设置计算环境的时间）
4. Helion 中的自动调优（50 分钟）：Helion 的一个关键特性是其可扩展的自动调优框架，该框架探索庞大的配置空间，一个 Helion 内核可以映射到数千个 Triton 内核。在本环节中，我们将详细介绍 Helion 探索的配置空间，说明不同配置如何映射到 Triton 代码，并审视 Helion 采用的各种搜索策略，例如无似然贝叶斯优化和大语言模型引导的自动调优。与会者还将有机会亲身体验对 Helion 内核进行自动调优。
5. 针对顶级 NVIDIA 性能的 CuteDSL 后端（30 分钟）：在本环节中，我们将展示在 NVIDIA GPU 上实现的尖端性能，这得益于我们持续构建 Helion 中 CuteDSL 后端的努力。我们还将展示推动这些进展的智能体开发工作流。

此计划为暂定，可能会有变动。