Production Ready TileLang Ops Framework

在生产环境下使用 TileLang，需要考虑几个问题：

1. 算子缓存
2. 与 torch.compile 兼容

01算子缓存#

1.1算子定义#

在了解算子缓存之前，我们需要了解一个 GPU 算子应该如何定义，通常由三部分组成：

在代码里对应得非常直接：

_rms_norm_kernel(M, N, eps, dtype)   # workload parameters

    def _func(block_m, threads):     # schedule/meta-parameters

        def main(x, weight, y):      # runtime arguments

这三类参数不是一次性传给同一个函数，而是在 kernel 从定义到执行的过程中逐层绑定：

jit_impl = _rms_norm_kernel(M, N, eps, dtype)
jit_kernel = jit_impl(block_m=4, threads=128)
y = jit_kernel(x, weight)

• 第一步绑定 workload 参数，得到 TileLang JITImpl

  • 描述一个确定的计算问题，例如处理形状为 (M, N)、数据类型为 dtype 的 RMSNorm，但尚未确定具体的调度方案。

• 第二步绑定 schedule 参数，得到可以执行的 JITKernel

  • block_m/threads 可以来自默认配置、手动配置或 autotune
  • 不同 schedule 对应同一个 workload 的不同实现版本

• 最后传入 x/weight 等 runtime arguments，启动已经选定的 JITKernel

  • 运行数据只参与本次调用，不改变前面已经确定的 workload 和 schedule

1.2算子调用流程#

一次真实的算子调用从业务 Op 开始，依次确定 workload、选择 schedule、取得编译结果，最后才把 Tensor 作为 runtime arguments 启动 kernel

首次遇到一个 workload 时，完整路径如下：

在当前延迟初始化的设计中，模块导入只会定义带有 lru_cache 的 _rms_norm_kernel，不会立即执行函数体中的 @tilelang.jit，也不会编译 CUDA kernel。构造 RMSNormFwdOp 时会保存 N/eps/dtype 等固定配置并创建空的 workload cache，真正的 kernel 构造发生在首次收到输入之后。

第一次收到某个 M 时，_get_kernel(M) 发生第三层 cache miss，因此创建 RMSNormKernel。其构造过程调用 _rms_norm_kernel(M, N, eps, dtype)；如果第二层也 miss，Python 才会创建闭包并执行 @tilelang.jit，得到绑定当前 workload 的 JITImpl。随后确定 block_m/threads，调用 JITImpl 取得相应的 JITKernel。只有当第一层的进程内缓存和持久化缓存都未命中时，TileLang 才需要执行完整的 lowering 和设备代码编译。

后续调用会根据命中的缓存层级跳过不同工作：

• 同一个 Op 再次收到相同 M 时，第三层直接返回已有的 RMSNormKernel，不会重新构造对象或查询第二层；执行时只需用已选 schedule 取得第一层中的 JITKernel，然后传入新的 x/weight 启动 kernel。
• 另一个 Op 首次收到相同完整 workload 时，它自己的第三层仍然 miss，但模块级第二层可以返回共享的 JITImpl；相同 schedule 还可以继续命中第一层编译结果。
• 同一个 Op 收到新的 M 时，会创建新的 workload 对象。第二层和第一层是否 miss，取决于完整 workload 和 schedule 是否已经由其他调用建立对应缓存项。

如果启用 autotune，schedule 选择会在正常执行前依次运行候选 config。每个候选 block_m/threads 都可能进入第一层并触发一次新 variant 编译和 benchmark，最终选中的 config 保存在 RMSNormKernel 中，供后续调用复用。

1.3第一层：TileLang 编译结果缓存#

最底层缓存 TileLang 的编译结果，例如生成的 CUDA 代码、编译后的设备代码、launcher 和 JITKernel。

一个编译结果由三部分共同确定：

• workload：M, N, eps, dtype；
• schedule：block_m, threads；
• 编译环境：GPU target、TileLang/编译器版本和编译选项。

因此，同一个 workload 使用不同的 block_m/threads，会得到不同的编译结果；相同配置在不同 GPU 架构上也不能直接视为同一个结果。

这一层用于避免重复 lowering、生成 CUDA 代码和编译。

自回归解码会多次执行相同 workload。第一次取得编译结果后，后续 token 可以直接复用已经加载的 JITKernel。如果当前 TileLang 版本启用了持久化编译缓存，编译产物还可以写入磁盘，供重新创建 JIT wrapper 或下次启动进程时复用。

1.4第二层：TileLang JITImpl 缓存#

第二层位于 _rms_norm_kernel：

@functools.lru_cache(maxsize=32)
def _rms_norm_kernel(M, N, eps, dtype):
    @tilelang.jit(out_idx=[2])
    def _func(block_m, threads):
        ...
    return _func

它缓存的是：

(M, N, eps, dtype) -> JITImpl

这个 JITImpl 已经通过闭包绑定 workload，但还没有绑定 block_m/threads。调用 JITImpl(block_m=..., threads=...) 后，才会进入第一层取得对应的编译结果。

如果没有这一层，相同 workload 每次都会重新创建 Python 闭包、执行 @tilelang.jit 并生成新的 JIT wrapper。第一层仍可能避免重新编译 CUDA，但这些 Python 和 JIT 对象的构造会重复发生。

maxsize=32 表示最多缓存 32 个 workload 对应的 JITImpl。

这一层通常定义在模块级，因此可以被同一 Python 进程中的多个 Op 实例共享。Transformer 的每一层都会实例化自己的 RMSNorm；如果这些 RMSNorm 使用相同的 M/N/eps/dtype，没有这一层时会创建多个等价的 JITImpl，有这一层后则会取得同一个对象。

因此，lru_cache 实现的是受容量限制的进程内单例：相同 key 在缓存项仍然存在时返回同一个 JITImpl，但 LRU 淘汰或进程重启后仍会重新创建。

1.5第三层：workload 缓存#

第三层位于业务 Op：

def _get_kernel(self, m):
    if m not in self._kernel_cache:
        self._kernel_cache[m] = RMSNormKernel(
            m, self.N, self.eps, self.dtype,
        )
    return self._kernel_cache[m]

它缓存的是：

M -> RMSNormKernel

RMSNormKernel 代表一个已经确定的 workload，内部保存 M/N/eps/dtype、选中的 block_m/threads，以及第二层返回的 JITImpl。

当前缓存只使用 M 作为 key，是因为 N/eps/dtype 已经固定在当前 Op 实例中。例如，输入 (2, 3, N) 和 (6, N) flatten 后的 M 都是 6，可以使用同一个 RMSNormKernel。

同一个 Op 在 prefill 和 decode 阶段可能遇到不同 workload。假设 batch size 为 1、prefill sequence length 为 128，那么输入 flatten 后，prefill 的 M=128，decode 的 M=1。第三层会分别缓存这两个 workload：

self._kernel_cache = {
    128: RMSNormKernel(M=128, ...),  # prefill
    1: RMSNormKernel(M=1, ...),      # decode
}

这一层避免为相同 workload 重复创建 RMSNormKernel、选择配置和查询第二层缓存。它本身不负责缓存 CUDA 代码。

1.6三层缓存的关系#

三层缓存虽然都与 workload 有关，但缓存的不是同一个对象：

• 第一层缓存可以执行的编译结果；
• 第二层缓存生成编译结果的 JITImpl；
• 第三层缓存面向业务调用的 workload 对象。

1.7Transformer 中的缓存示例#

假设模型由三个 TransformerBlock 堆叠而成，每个 block 都包含两个 RMSNorm：

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, config: ModelArgs) -> None:
        super().__init__()
        self.attention = Attention(config)
        self.feed_forward = FeedForward(config)
        self.ffn_norm = RMSNorm(config.dim, config.norm_eps)
        self.attention_norm = RMSNorm(config.dim, config.norm_eps)

    def forward(
        self, x: Tensor, input_pos: Tensor, freqs_cis: Tensor
    ) -> Tensor:
        hidden = x + self.attention(
            self.attention_norm(x), freqs_cis, input_pos
        )
        return hidden + self.feed_forward(self.ffn_norm(hidden))

三个 block 一共会创建六个独立的 RMSNorm Op 实例。假设它们都使用 N=4096、eps=1e-5 和 bfloat16，prefill 时 M=128，decode 时 M=1，缓存关系如下：

虽然本文按照从底层到上层的顺序编号，但一次实际调用的查找顺序是第三层、第二层、第一层：Op 先根据 M dispatch 到 RMSNormKernel，后者取得共享的 JITImpl，最后由 workload、schedule 和 target 定位编译结果。

在这个例子中：

1. 当前实现中第三层不会跨 Op 共享。六个 RMSNorm 是六个独立 Op，每个 Op 都维护自己的 prefill/decode dispatch。
2. 第二层可以共享，因为六个 Op 的完整 workload 相同，最终只需要两个 JITImpl。各层的 RMSNorm weight 虽然不同，但它是 runtime argument，不属于 workload key。
3. 假设每个 workload 只选择一个 schedule，第一层只需要两组编译结果。decode 的 JITKernel D 会在所有层和后续 token 中反复复用。

如果各层的 N/eps/dtype 不同、autotune 选择了额外 schedule，或者运行 target 不同，第二层和第一层的缓存项数量会相应增加。

运行时的 x、weight 和 residual 不属于这三层缓存。它们的 shape、dtype 和 device 用来选择 workload，实际 tensor 只作为参数传给最终的 JITKernel，不应该按 tensor pointer 或内容缓存输出。

02torch.compile 兼容#

2.1两个不同的编译域#

torch.compile 和 tilelang.jit 都包含“编译”，但它们处理的对象不同：

Dynamo 可以捕获 reshape、contiguous 等 PyTorch tensor 操作，但不适合进入 TileLang 的 Python 实现继续分析。例如：

self._kernel_cache[m] = RMSNormKernel(...)
kernel = _rms_norm_kernel(M, N, eps, dtype)
jit_kernel = kernel(block_m=block_m, threads=threads)

这些代码可能包含 Python 字典修改、对象构造、配置选择、文件缓存和 CUDA 编译，不属于 PyTorch tensor graph。直接让 Dynamo 追踪这些行为，容易产生 graph break，使用 fullgraph=True 时则可能直接失败。

2.2使用 custom_op 建立边界#

关键在于区分两种表面相似、实际机制不同的调用：Python 实例方法调用和 PyTorch Dispatcher 算子调用。

Python 实例方法是 bound method#

普通实例方法天然绑定到一个 Python 对象：

class RMSNormFwdOp:
    def forward(self, x, weight):
        ...

op1.forward(x, weight)

Python 实际执行的逻辑近似于：

RMSNormFwdOp.forward(op1, x, weight)

op1.forward 是 bound method，Python 会自动把 op1 作为 self 传入。因此 forward() 可以直接访问实例状态：

self.N
self.eps
self.dtype
self._kernel_cache

custom op 是全局 Dispatcher 算子#

torch.library.custom_op 不使用 bound method 机制。装饰器在模块导入时执行一次，将一个具有全局名称和固定 schema 的算子注册到 PyTorch Dispatcher：

@torch.library.custom_op("tilelang_ops::rms_norm", mutates_args=())
def _rms_norm_wrapped(
    x: torch.Tensor,
    weight: torch.Tensor,
    instance_key: str,
) -> torch.Tensor:
    op = get_instance(instance_key)
    return op._eager_forward(x, weight)

可以近似理解为：

def implementation(x, weight, instance_key):
    op = get_instance(instance_key)
    return op._eager_forward(x, weight)

_rms_norm_wrapped = register_global_torch_operator(
    name="tilelang_ops::rms_norm",
    implementation=implementation,
)

PyTorch 注册的是一个全局算子，而不是某个 RMSNormFwdOp 实例的方法。它的 schema 可以概括为：

tilelang_ops::rms_norm(
    Tensor x,
    Tensor weight,
    str instance_key
) -> Tensor

这里的 mutates_args=() 表示 custom op 不会原地修改输入。Dynamo 遇到 _rms_norm_wrapped(...) 时，只会在 FX graph 中记录一个 tilelang_ops.rms_norm 节点，不会进入 _eager_forward() 分析 workload dispatch、缓存或 TileLang JIT。

多个实例共享同一个 custom op#

假设模型中有两个配置不同的 RMSNorm：

op1 = RMSNormFwdOp(
    hidden_size=2048,
    eps=1e-6,
    dtype=torch.bfloat16,
)

op2 = RMSNormFwdOp(
    hidden_size=4096,
    eps=1e-5,
    dtype=torch.bfloat16,
)

op1.forward 和 op2.forward 分别绑定 op1 和 op2，但它们最终调用的是同一个全局 custom op：

op1.forward(x1, weight1)  # 调用 tilelang_ops::rms_norm
op2.forward(x2, weight2)  # 调用 tilelang_ops::rms_norm

全局算子本身没有 self，因此不知道当前调用来自哪个实例。instance_key 的作用就是在 schema 允许的参数中携带实例身份。

为什么不能直接传入 self#

理论上可能希望直接调用：

_rms_norm_wrapped(x, weight, self)

但 custom op 的参数必须能够用 PyTorch operator schema 表示，例如 Tensor、int、float、bool、str 及其支持的容器。任意 Python 对象 RMSNormFwdOp 无法成为 graph 中的 operator 参数：

Tensor x
Tensor weight
RMSNormFwdOp self  # PyTorch schema 无法表示

Dynamo、FakeTensor、Inductor 和模型序列化也无法解释这个 Python 对象。因此需要把 self 替换为 schema 支持的标识符：

instance_key: str

registry 如何找回实例#

每个 RMSNormFwdOp 在构造时把自己加入 registry，并保存返回的 key：

class RMSNormFwdOp:
    def __init__(self, ...):
        ...
        self._instance_key = register_instance(self)

    def forward(self, x, weight):
        return _rms_norm_wrapped(
            x,
            weight,
            self._instance_key,
        )

假设两个实例分别得到：

op1._instance_key = "140001"
op2._instance_key = "140002"

registry 保存 instance_key 到 Python 实例的映射：

{
    "140001": op1,
    "140002": op2,
}

于是一次真实调用可以还原为：

op1.forward(x, weight)
_rms_norm_wrapped(x, weight, "140001")
get_instance("140001")._eager_forward(x, weight)

instance_key 本质上是一个可以进入 PyTorch graph 的“Python 对象引用替代品”。registry 应使用不会冲突的稳定 key，并通过弱引用或显式注销管理实例生命周期，避免全局注册表阻止对象释放。这个 key 只在当前进程的 registry 中有效；如果需要跨进程加载或导出 graph，就必须重建映射，或者改用显式传递配置的无状态设计。

为什么不为每个实例注册 custom op#

另一种设想是为每个实例动态注册不同的算子名称：

tilelang_ops::rms_norm_140001
tilelang_ops::rms_norm_140002

这种设计会让每个 Op 实例都向全局 Dispatcher 添加一个新算子。算子注册无法随 Python 实例自然撤销，模型层数越多，全局算子越多，同时还会降低 torch.compile graph cache 的复用能力并增加生命周期管理难度。

更合理的模型是：

一个全局 custom op
+ 多个 RMSNormFwdOp 实例
+ instance_key 区分调用来自哪个实例

也可以把 hidden_size/eps/dtype 等简单配置全部作为 custom-op 参数传入，但无法直接传递 _kernel_cache、autotune 状态或已经选择的 config。registry 方案保留了清晰的所有权：调用者持有 Op，Op 持有自己的 kernel cache，全局 custom op 只负责跨越 compile boundary，instance_key 负责找回对应的 Op。

2.3使用 register_fake 描述输出#

RMSNorm 的输出与 x 具有相同的 shape、dtype 和 device，因此 fake implementation 不需要访问 registry：

@_rms_norm_wrapped.register_fake
def _(
    x: torch.Tensor,
    weight: torch.Tensor,
    instance_key: str,
) -> torch.Tensor:
    return torch.empty_like(x)

编译阶段和真实执行阶段使用同一个 custom-op 节点，但调用不同的 implementation：

如果某个 custom op 的输出 metadata 无法只从 tensor 输入推导，就需要把必要的 shape/config 信息作为 schema 支持的标量参数显式传入。

2.4custom-op 边界放在哪里#

custom_op 只能隐藏它包裹的函数体。为了兼容 cold start 和 fullgraph=True，workload dispatch、缓存 miss 和 TileLang JIT 都应发生在真实 custom-op implementation 调用的 _eager_forward() 中：

class RMSNormFwdOp:
    def forward(self, x, weight):
        return _rms_norm_wrapped(
            x,
            weight,
            self._instance_key,
        )

    def _eager_forward(self, x, weight):
        original_shape = x.shape
        x = x.reshape(-1, self.N)
        kernel = self._get_kernel(x.shape[0])
        y = kernel.forward(x, weight)
        return y.reshape(original_shape)

Dynamo 捕获 forward() 时只看到全局 custom-op 节点；执行编译后的 graph 时，Dispatcher 才调用 _rms_norm_wrapped()，通过 registry 找回实例并进入 _eager_forward()。因此，第三层 workload cache、第二层 JITImpl cache 和第一层编译结果 cache 都位于 compile boundary 内部。

如果把 custom-op 边界放到更深的 kernel.forward()，使 _get_kernel() 留在边界外，那么第一次遇到新 workload 时，Dynamo 仍会看到 Python 字典修改和 RMSNormKernel 构造。提前 warmup 可以让已知 workload 变成 cache hit，但不能覆盖 cold start 或之后出现的新 shape。

03与 Triton 的异同#

3.1缓存层级不完全对应#

TileLang 和 Triton 都需要缓存已经编译的设备代码，但两者的 Python 对象模型不同，因此上层缓存并不一一对应：

编译结果缓存#

Triton 会根据 kernel 源码及其依赖、参数签名和 specialization、tl.constexpr 参数、编译选项以及 GPU target 等信息定位编译结果。BLOCK_SIZE、num_warps 和 num_stages 等调度参数发生变化时，通常会产生不同的编译 variant。进程内命中时可以直接复用已经加载的 CompiledKernel，磁盘缓存命中时则可以避免重新执行完整编译流程。

不过，不能把 Tensor shape 直接等同于 Triton 的编译 key。Triton kernel 无法从 pointer 参数本身取得完整 shape；M/N 等尺寸通常需要作为独立参数传入。某个尺寸是否产生新 variant，取决于它是否是 tl.constexpr、是否触发运行时 specialization，以及是否改变了编译选项。仅用于计算 grid 或边界 mask 的普通运行时尺寸可以由同一个编译结果处理。

因此，prefill 的 M=128 和 decode 的 M=1 不一定对应两个 Triton 编译结果。如果 M 只决定 launch grid，而 N、dtype 和 schedule 相同，两者可以复用同一个 variant；如果 M 是编译期常量或导致 autotune 选择不同配置，则会形成不同的 specialization 或调度结果。

JITFunction 通常不需要外部缓存#

典型 Triton kernel 会定义在模块级：

@triton.jit
def rms_norm_kernel(
    x,
    weight,
    y,
    M,
    N: tl.constexpr,
    eps: tl.constexpr,
    BLOCK_SIZE: tl.constexpr,
):
    ...

模块导入时，@triton.jit 创建一个长期存在的 JITFunction。不同 dtype、specialization 和 schedule 对应的编译结果由这个对象在内部管理，因此通常不需要再建立：

(M, N, eps, dtype) -> JITFunction

只有在应用主动使用 kernel factory，并为每个 workload 动态创建新的 @triton.jit 闭包时，类似第二层的 lru_cache 才可能用于避免重复构造 Python 和 JIT 对象。模块级 kernel 通常更直接，也更符合 Triton 的使用方式。

autotune 缓存与编译缓存#

当一个 workload 有多个候选 schedule 时，triton.autotune 会根据 key 指定的参数缓存最佳 triton.Config：

@triton.autotune(
    configs=[...],
    key=["M", "N"],
)
@triton.jit
def rms_norm_kernel(
    x,
    weight,
    y,
    M,
    N: tl.constexpr,
    BLOCK_SIZE: tl.constexpr,
):
    ...

这与编译结果缓存是两个不同层次：autotune 缓存回答“这个 workload 应选择哪个 config”，编译缓存回答“这个 specialization 和 config 是否已经生成设备代码”。当前 Triton API 中，cache_results=False 是默认值；只有显式设置 cache_results=True，autotune timings 才会持久化到磁盘。

业务层仍然可以维护 M -> config 或 M -> wrapper 的缓存，但这属于自定义 dispatch，不是调用 Triton kernel 的必要条件。运行时 Tensor pointer 和 Tensor 内容同样不应该作为这些缓存的 key。

3.2Triton 可以被 torch.compile 直接捕获#

两个编译域的区分仍然成立：torch.compile 处理 PyTorch tensor graph，Triton 编译单个 GPU kernel。与 TileLang 不同的是，PyTorch 从 2.3 起原生支持在编译函数中调用用户定义的 Triton kernel，包括多数 fullgraph=True、dynamic shape、JITInductor 和 AOTInductor 场景。

下面是省略 grid 计算和完整参数列表后的调用结构：

@torch.compile(fullgraph=True)
def rms_norm(x, weight):
    y = torch.empty_like(x)
    rms_norm_kernel[grid](x, weight, y, ...)
    return y

Dynamo 能识别 kernel[grid](...) 形式的 Triton 调用，因此不需要仅为了隐藏 Triton JIT 和 CUDA launch 而添加 custom_op。这不意味着 Dynamo 可以自由追踪任意 Python 行为：如果调用前仍包含字典修改、动态对象构造、文件访问或不受支持的配置选择，这些行为依然可能产生 graph break。

3.3三种 PyTorch 集成方式#

当前用户 Triton kernel 可以按所需的组合能力选择三种集成方式：

PyTorch 2.6 引入的 torch.library.triton_op 是面向 Triton 的结构化 custom operator。它和 custom_op 一样可以通过 torch.library 注册与其他 PyTorch 子系统的交互，但 torch.compile 会继续进入其实现并捕获由 wrap_triton 包装的 kernel 调用，从而保留图级优化机会。

torch.library.custom_op 则会建立真正的不透明边界。它仍然可以包装 Triton，但 Dynamo 只记录一个原子算子节点，不会分析内部实现。这适合保留复杂 Python registry、可变 workload cache 或其他无法被捕获的状态，但需要额外提供 fake implementation 和 autograd 等注册，而且编译器无法跨越该节点观察和优化内部计算。

因此，TileLang 示例中的 registry 和 instance_key 方案对 Triton 仍然可用，但只应在确实需要隐藏实例状态时采用。无状态的模块级 Triton kernel 通常可以直接调用；需要完整 PyTorch 算子语义时，优先使用 triton_op 和 wrap_triton；只有无法消除不可追踪 Python 行为时，才需要退回不透明的 custom_op 边界。

3.4参考资料#

• Using User-Defined Triton Kernels with torch.compile
• Triton jit API
• Triton autotune API
• Triton JIT runtime source
• Triton compiler cache source