NVIDIA'nın "TileIR Internals" başlıklı teknik makalesi, modern GPU'lar için geliştirilen CuTile programlama modelinin ve bu modeli destekleyen TileIR derleyici altyapısının iç işleyişini detaylı bir şekilde inceliyor. CuTile, geliştiricilere iş parçacıkları yerine "tile"lar (döşemeler) bazında düşünme imkanı sunarak, yüksek performanslı GPU programlamayı basitleştiren güçlü bir soyutlama katmanı sağlıyor. Bu yaklaşım sayesinde, derleyici yüzlerce iş parçacığının karmaşık koordinasyonunu ve veri parçalanmasını yönetirken, programcılar daha yüksek seviyeli ve sezgisel kodlar yazabiliyor. Makalede belirtildiği gibi, ct.mma gibi tek bir CuTile operasyonu, GPU'da birden fazla Tensor Core talimatına dönüşebiliyor.
Makale, bir Mixture-of-Experts (MoE) çekirdeği örneği üzerinden, CuTile kodunun derleme sürecini baştan sona takip ediyor. Bu süreç, cuda_tile ile başlayıp, nv_tileaa ve nv_tileas gibi NVIDIA'ya özgü MLIR lehçelerinden geçerek, sonunda NVVM, LLVM ve SASS (GPU'nun makine kodu) seviyesine kadar iniyor. TileIR, bu aşamalı indirgeme işlemini yöneten ve MLIR tabanlı bir derleyici altyapısıdır; tileiras aracı ise tüm bu derleme hattını orkestra eden kullanıcıya dönük ana araç olarak görev yapıyor. Makale, bu farklı lehçelerin ve TileIR geçişlerinin her birinin ne işe yaradığını ve derleme sürecinde ne zaman devreye girdiğini açıklayarak, CuTile ile yazılan kodun NVIDIA GPU'larında nasıl verimli bir şekilde yürütüldüğüne dair kapsamlı ve teknik bir bakış açısı sunuyor. Bu analiz, özellikle CUDA 13.1 sürümüne dayanmakta olup, gelecekteki sürümlerde bazı detayların değişebileceği not ediliyor.
NVIDIA'nın yeni nesil GPU programlama modelinin ve derleyici altyapısının derinlemesine anlaşılmasını sağlayarak, yüksek performanslı yapay zeka ve paralel hesaplama uygulamalarının geliştirilmesine ışık tutuyor.