传统 GEMM 计算可能因任务大小不均产生多个调度波次（Waves），导致 SM 间等待和资源闲置。什么意思？为什么导致SM间等待和资源闲置， 举例 ?
。在GPU中，计算任务被组织为线程块（Block），而线程块被调度到流多处理器（SM）上执行。一个wave（波次）是指GPU上同时运行的一组线程块，其数量等于GPU上SM的数量（因为每个SM一次只能处理一个线程块）。当所有线程块在同一个wave内执行时，它们几乎同时开始，同时结束，这样可以避免SM之间的等待。

然而，当GEMM计算任务的总线程块数量大于GPU的SM数量时，就需要多个wave（波次）来完成。每个wave执行完一部分线程块，然后下一个wave再执行另一部分。问题在于，不同的wave之间需要顺序执行（即一个wave完成后才能开始下一个wave），并且每个wave内的线程块执行时间可能不同，这就可能导致：

​​资源闲置​​：如果一个wave中的某些线程块先执行完，而其他线程块还在执行，那么先完成任务的SM就会闲置，直到整个wave完成（因为下一个wave必须等待当前wave的所有线程块完成才能开始）。
​​SM间等待​​：由于不同SM上分配的线程块可能计算量不同（例如，由于矩阵分块不均匀，或者每个线程块处理的数据量不同），导致完成时间不一致。这样，在同一个wave内，完成早的SM必须等待完成晚的SM，才能进入下一个wave。

FlashMLA的Stream-K如何解决？

根据知识库内容，同一Wave内的所有CTA不需要全部完成后才能启动下一个Wave的执行。具体分析如下：

1. Wave的调度机制
   GPU调度器可以动态切换不同Wave的执行。如文献所述，调度程序通过在准备执行的Wave之间切换来隐藏延迟，这意味着即使前一个Wave中的CTA尚未全部完成，只要SM资源允许（如寄存器、共享内存等未占满），新的Wave可以被启动。

2. CTA的独立性
   CTA（线程块）是独立的执行单元，彼此之间不直接依赖。因此，GPU可以并行调度多个Wave中的CTA到不同的SM上，而无需等待前一个Wave的所有CTA完成。例如，文献提到“两个Wave能够完全隐藏RAW时延”，说明Wave之间可以重叠执行。

3. Wave与SM资源的关系
   Wave的大小取决于SM的数量和Kernel的占用率（Occupancy）。当SM的资源（如寄存器、共享内存）未被当前Wave的CTA占满时，调度器会立即分配下一个Wave的CTA到空闲的SM上，从而实现多Wave并发。

结论：GPU的Wave调度是非阻塞式的，同一Wave内的CTA未完成时，其他Wave的CTA可能已被调度到不同的SM上执行。因此，原问题的说法不正确。
这个问题触及了 GPU 并行计算中任务调度的核心挑战。我们来分解一下：

核心概念：

1. Wave： GPU 硬件调度器一次能同时启动的最大 CTA 数量。它等于 GPU 的 SM 数量。例如，一个有 80 个 SM 的 GPU，其 Wave 大小就是 80。
2. 任务分配： 在传统 GEMM（或其他并行任务）中，任务（通常是输出矩阵的一个分块）被分配到一个个 CTA 上执行。如果任务总数 (gridDim) 大于 Wave 大小 (SM 数量)，就需要多个 Wave 来完成所有任务。
3. 问题根源：任务执行时间不均等。 这是关键！理想情况下，所有任务（CTA）应该同时开始、同时结束。但现实中，任务执行时间往往不同：
   • 数据依赖差异： 访问全局内存的延迟可能因数据位置不同而差异巨大（缓存命中/未命中）。
   • 计算复杂度差异： 即使分块大小相同，计算路径也可能因数据值不同而有差异（如涉及分支、特殊函数计算）。
   • 资源争用： 同一 SM 上多个 CTA 争用共享资源（如共享内存带宽、寄存器文件访问）。
   • 外部干扰： 系统其他进程或内核可能占用资源。

“导致 SM 间等待和资源闲置” 的含义与举例：

假设我们有一个 GPU，拥有 4 个 SM，因此一个 Wave 最多可以同时运行 4 个 CTA。

现在有一个 GEMM 计算，需要执行 8 个任务（即 gridDim = 8）。每个任务由一个 CTA 完成。

• Wave 1： GPU 调度器启动前 4 个 CTA (Task 1, 2, 3, 4)，分别分配到 4 个 SM 上执行。
• Wave 2： 当 Wave 1 中任何一个 SM 上的 CTA 完成时，调度器就会把下一个等待的 CTA (Task 5) 分配到那个空闲的 SM 上。Wave 1 中其他 CTA 陆续完成后，调度器依次分配 Task 6, 7, 8 到空闲的 SM 上。

问题就出在 Wave 1 中各个 CTA 的执行时间很可能不一致！

场景举例：

1. 理想情况 (均匀负载)： 如果所有 4 个任务 (Task 1-4) 执行时间完全相同，比如都是 100ms。

   • 所有 4 个 SM 在 0ms 开始工作。
   • 所有 4 个 SM 在 100ms 同时完成任务。
   • Wave 2 的 Task 5-8 在 100ms 被分配到空闲的 SM 上开始执行。
   • 资源利用率高，SM 闲置时间短 (只有调度开销)。

2. 实际情况 (负载不均)： 假设 Task 1, 2, 3 执行较快 (70ms)，但 Task 4 执行很慢 (130ms)，因为它访问的数据缓存未命中严重。

   • 时间线：

     • 0ms: SM1(Task1), SM2(Task2), SM3(Task3), SM4(Task4) 同时开始。
     • 70ms: SM1(Task1) 完成 ✅ -> 调度器立即分配 Task5 给 SM1 开始执行。
     • 70ms: SM2(Task2) 完成 ✅ -> 调度器立即分配 Task6 给 SM2 开始执行。
     • 70ms: SM3(Task3) 完成 ✅ -> 调度器立即分配 Task7 给 SM3 开始执行。
     • 70ms: SM4 仍在执行 Task4 (还剩60ms)。此时 SM1, SM2, SM3 已开始执行 Task5,6,7。
     • 130ms: SM4(Task4) 终于完成 ✅ -> 调度器分配 Task8 给 SM4 开始执行。
     • 140ms: SM1(Task5) 完成 (70ms + 70ms) ✅
     • 140ms: SM2(Task6) 完成 (70ms + 70ms) ✅
     • 140ms: SM3(Task7) 完成 (70ms + 70ms) ✅
     • 200ms: SM4(Task8) 完成 (130ms + 70ms) ✅ (假设 Task5-8 也各需 70ms)

   • SM 等待和资源闲置分析：

     • Wave 1 结束时的等待 (70ms - 130ms)： 在 70ms 时，SM1, SM2, SM3 已经完成了 Wave 1 的任务并立刻开始了 Wave 2 的任务 (Task5,6,7)。但是 SM4 还在执行 Task4。 此时并没有 SM 处于空闲等待状态，因为它们都忙 (SM1-3 执行新任务，SM4 执行旧任务)。
     • 关键闲置发生在 Wave 2 结束时 (140ms - 200ms)： 在 140ms 时，SM1, SM2, SM3 完成了它们的 Wave 2 任务 (Task5,6,7)。然而，SM4 还在执行 Task8 (从130ms开始，需要70ms，到200ms结束)。
       • SM1, SM2, SM3 从 140ms 到 200ms 整整 60ms 处于完全空闲状态！ 它们没有任务可做。
       • SM4 则从 130ms 到 200ms 持续工作。
     • 整体资源利用率低下： 在 140ms - 200ms 这 60ms 期间，4 个 SM 中只有 1 个 (SM4) 在工作，其他 3 个 (SM1,2,3) 在“看戏”。GPU 的整体计算能力被严重浪费。总计算时间也被最慢的 SM4 拖长 (200ms)。

为什么说“多个调度波次（Waves）加剧了这个问题”？

1. 尾波效应放大： 在多个 Wave 的场景下，最后一个 Wave 通常无法填满所有 SM。如果最后一个 Wave 中的任务执行时间差异很大（就像上面例子中 Wave 2 的 Task8 比其他 Task5-7 慢），那么先完成任务的 SM 会闲置更长时间，等待最后一个慢任务完成。多个 Wave 意味着这种“最后一个慢任务拖后腿”的情况可能发生多次（虽然主要影响在最后一个Wave）。
2. 累积效应： 前面 Wave 中的负载不均会导致 SM 完成时间错开，进而导致后续 Wave 的开始时间错开。这种错开会像涟漪一样传递下去，使得后续 Wave 内部的任务也更容易出现开始和结束时间不一致，进一步放大闲置窗口。
3. 调度开销： 虽然调度本身很快，但在任务粒度较小、Wave 数量很多时，多次 Wave 的调度延迟累积起来也可能变得显著。更重要的是，调度器需要不断地监控哪些 SM 空闲并分配新任务，这也消耗资源。
4. 资源碎片化： 当 SM 在 Wave 之间等待新任务分配时，或者当一个 SM 上的任务很快完成而其他 SM 还在忙时，该 SM 上的计算资源（CUDA核心、寄存器、共享内存等）就处于碎片化的闲置状态，无法被充分利用去做其他有用的工作。

总结：

传统 GEMM 按固定分块划分任务，当任务总数超过 SM 数时，必然需要多个 Wave。任务执行时间的不均衡性是导致 SM 闲置的根本原因。这种不均衡在多个 Wave 的调度框架下会被放大，尤其是在每个 Wave 的末尾和最后一个 Wave。具体表现为：

1. SM间等待： 在一个 Wave 内部或 Wave 之间，先完成任务的 SM 必须等待同 Wave 中最慢的 SM 完成任务，才能一起进入下一个调度点（对于最后一个Wave，则是等待整个内核结束）。
2. 资源闲置： 在等待期间，空闲的 SM 上的计算单元（CUDA核心）、寄存器、片上内存等资源无法得到有效利用，降低了 GPU 的整体吞吐率和能效比。

FlashMLA 的 Stream-K 通过将总工作量均匀切分成 正好等于 SM 数量 的大任务块，并只启动一个 Wave，完美规避了多 Wave 调度带来的负载不均衡放大效应和尾波等待问题，最大化利用了宝贵的 SM 计算资源。