【Triton 教程】triton.heuristics

TorchInductor - Autotune Triton Kernel支持tl.constexpr类型的参数,这些参数会使用Triton的Autotune机制来寻优。 阅读详情

Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境,以高效编写自定义 DNN 计算内核,并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。

更多 Triton 中文文档可访问 →https://triton.hyper.ai/

triton.heuristics(values)

用于指定如何计算某些元参数值的装饰器。这在自动调优成本过高或不适用的情况下非常有用。

@triton.heuristics(values={'BLOCK_SIZE': lambda args: 2 ** int(math.ceil(math.log2(args[1])))})
@triton.jit
def kernel(x_ptr, x_size, **META):
    BLOCK_SIZE = META['BLOCK_SIZE'] # smallest power-of-two >= x_size  最小的 2 的幂 >= x_size

values (dict[str, Callable[[list[Any]], Any]]**)  - 包含元参数名称和计算元参数值的函数的字典。每个这样的函数都接受一个位置参数列表作为输入。

Triton编程:AI加速器上的硬件感知抽象与高性能算子开发 AI加速器编程正从底层CUDA手写转向高生产力、硬件感知的抽象范式。Triton作为领域专用语言(DSL),通过编译器自动管理shared memory、硬件适配tiling和Python-native调试,将张量计算逻辑与微架构细节解耦。其核心价值在于降低GPU编程门槛,提升算子可移植性与可维护性,同时保障接近原生CUDA的性能。在大模型推理、FlashAttention优化、量化部署等典型场景中,Triton已验证其在matmul、softmax、layernorm等规则张量计算任务中的工程优势。本文聚 阅读详情

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