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title: "Hardware-Aware Algorithm (Mamba)"
created: 2026-06-18
updated: 2026-06-18
type: concept
tags: ["gpu-optimization", "mamba", "parallel-scan", "kernel-fusion"]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2312.00752"]
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# Hardware-Aware Algorithm

## 定义

Hardware-Aware Algorithm 是 Mamba 为高效计算 [[selective-state-space|S6（选择性 SSM）]]而设计的 GPU 优化算法。核心思想是**利用 GPU 内存层次结构**（SRAM vs HBM），通过 kernel fusion 和并行扫描（parallel associative scan）避免将扩展状态写入慢速 HBM。

## 为什么需要

S6 的选择机制使 SSM 变为时间变化 → **不能用卷积**（卷积要求 LTI）。唯一的计算方式是循环模式：

```
h_t = A_bar_t * h_{t-1} + B_bar_t * x_t   （需要 scan）
```

朴素循环是 O(n) 顺序的，对训练不可接受。Mamba 通过以下方案解决。

## 关键技术

### 1. 并行关联扫描（Parallel Associative Scan / Blelloch Scan）

将循环计算的序列依赖展开为前缀和（prefix sum）形式，利用关联性在 GPU 上并行完成：

```
思路: h_t = A_t * h_{t-1} + B_t * x_t
      = f(f(...f(h_0, x_1), x_2), ..., x_t)
      
展开为关联操作，用 Blelloch scan 在 O(log n) 并行步完成
```

### 2. IO 感知 Kernel Fusion

| 位置 | 操作 |
|------|------|
| HBM（慢） | 存储输入 x、参数 |
| SRAM（快） | 加载 → 离散化 → scan → 写回 |
| HBM（慢） | 存储输出 y |

关键：扩展后的状态 `A_bar, B_bar` 维度为 (B, L, D, N)，不在 HBM 中物化——在 SRAM 中计算完毕即写回压缩结果。

### 3. 重计算（Recomputation）

反向传播不保留前向的中间状态，在 backward pass 中从输入和参数重新计算 → 减少内存占用。

## 效果

- 比所有基于卷积的 SSM（S4、H3、Hyena）快 **3×**（A100 GPU）
- 理论复杂度：O(BLDN) vs 卷积 SSM 的伪线性
- 使选择性 SSM 的训练在实践中可行

## 相关概念

- [[selective-state-space]] — 该算法服务的选择机制
- [[parallel-scan]] — 核心计算原语
- [[structured-state-space-models]] — 卷积模式的替代路径
- [[gu-mamba|Mamba 论文]]

## 参考

- [[gu-mamba|Mamba]] (Gu & Dao, 2024) Section 3.3
- FlashAttention (Dao et al., 2022) — 同作者的 IO 感知优化风格
