NVIDIA udostępniła komprehensywny tutorial na temat Graph API z cuDNN Frontend, który pozwala programistom opisywać obliczenia jako grafy operacji i delegować wybór silnika wykonawczego bibliotece cuDNN. Tutorial demonstruje praktyczne podejście: deklaracja tensorów przez ich wymiary i stride'y, łańcuchowanie operacji, oraz przejście przez pięciokrokowy pipeline budowy (validate, build operation graph, create execution plans, check support, build plans) przed wykonaniem na wariantach pakietów wskaźników.
Materiale buduje się progresywnie, zaczynając od prostej fuzji splotu, przchodząc przez autotuning różnych konfiguracji silników, epilogi w stylu FP8, mechanizmy attention, serializację planów dla ponownego użytku oraz obsługę dynamicznych kształtów. Każdy przykład można przetestować w Colab na pojedynczym GPU, z weryfikacją wyników względem referencji PyTorch. Tutorial pokazuje zarówno poprawność operacji fuzji jak i jej wpływ na wydajność obliczeniową.
To ważne dla optymalizacji wydajności modeli głębokich, bo fuzja jąder CUDA zmniejsza narzuty pamięciowe i zwiększa przepustowość. Możliwość automatycznego dostrajania konfiguracji silników oraz serializacji planów znacznie upraszcza deployement zoptymalizowanych obliczeń w produkcji. Tutorial zawiera również obsługę CUDA graph capture i dynamicznych kształtów, co rozwiązuje praktyczne wyzwania w pracujących systemach AI.