【Triton 教程】triton_language.num_programs

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
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#人工智能 #深度学习 #python #Triton #GPU #教程 #DNN

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.language.num_programs(axis)

返回沿着指定 axis 启动的程序实例的数量。

参数**：**

  • axis (int) - 3D 启动网格的轴。必须为 0、1 或 2。
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02-20
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scikit_learn-1.7.0-cp313-cp313-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
07-02
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NVCC编译以及Triton编译介绍
fjfdg666的博客
06-30 1497
Triton编译器会将DSL代码经过多个阶段的编译，最终生成CUBIN/fatbinary格式的可执行文件。前端：DSL 解析与语义分析解析用户编写的 Triton DSL 代码（如张量计算逻辑、内存访问模式），生成抽象语法树（AST）。验证语义合法性，例如检查张量形状匹配、内存访问越界等问题。中间表示（IR）生成与转换将 AST 转换为 Triton 自定义的中间表示（如静态单赋值形式，SSA），便于后续优化。
Triton-Ascend vector算子开发
zpf1442233的博客
09-03 1224
Triton-Ascend是基于Triton编程语言和华为昇腾AI芯片的开发框架，旨在降低算子开发门槛。本文展示了一个向量加法算子的开发过程：首先实现基础版本并进行性能测试，发现性能较差；通过MindStudio分析发现核调度开销过大；然后手动优化核数配置和任务切分；最后采用自动优化(Autotune)选择最佳参数配置。实验结果表明，经过优化后算子性能显著提升，验证了Triton-Ascend框架在昇腾平台上的有效性。该框架为昇腾AI芯片提供了高效、灵活的算子开发方案。
triton教程--gemm逐行解释
youzjuer的博客
03-21 1479
triton中的matrix multiplication代码注释讲解
triton教程--vector addition逐行解释
youzjuer的博客
03-19 285
来自于官方的文档的解释说明
翻译 OpenAI Triton Programming Language for Neural Networks
神经旷野舞者
01-19 1308
Triton 1.0是一种类似Python的开源编程语言。这种新的编程语言可以重新定义编码过程。Triton专注于减少代码大小。它可以用更少的代码行执行与其他编程语言相同的功能。它可以在25行以下编写F16矩阵乘法代码。使用Triton生成的内核比之前的torch实现更高效和更快。Triton可以为DNN转换器提供稳定的接口。
开源项目介绍：triton
a486259的博客
03-23 1416
Triton 的核心理念是基于分块的编程范式可以促进神经网络的高性能计算核心的构建。CUDA 编写属于传统的 “单程序，多数据” GPU 执行模型，在线程的细粒度上进行编程，Triton 是在分块的细粒度上进行编程。例如，在矩阵乘法的情况下，CUDA和Triton有以下不同。
【Triton 教程】矩阵乘法
HyperAI超神经
10-31 663
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 →在本教程中，您将编写一个非常简短的高性能 FP16 矩阵乘法内核，其性能可以与 cuBLAS 或 rocBLAS 相媲美。
【AI编译器】triton学习：矩阵乘优化
AI知识搬运工
06-25 1505
且需要注意的是，当M与数据握的大小BLOCK_SIZE_M不是相匹配的时候，我们可以通过添加一个额外模式来处理这种情况，例如，在数据中往底部加上一些无用的值。这种方式非常重要，因为执行顺序可能导致该程序中L2缓存的命中率不同，而且令人遗憾的是，如果我们使用矩阵增量式顺序执行代码，则其性能将会受到影响。通过比较如果我们按行向量序排列输出的话，则需要在SRAM中加载90个元素来计算第一层的9个输出值，而若是以固定单元格为基础进行分组操作，只需加载54个元素。为了实现该操作，我们需要使用多维指针运算方式。
【Triton 教程】融合 Softmax (Fused Softmax)
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10-24 843
Triton 学习
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TensorRT笔记（5）：研究timingCache
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ouliten的博客
12-02 357
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1844
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1305
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1491
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 927
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
(MCDD) huangjunkai@DESKTOP-C7JRDCS:/mnt/webdav/luoshijun/mamba$ git checkout v1.0.0 error: Your local changes to the following files would be overwritten by checkout: .github/workflows/_build.yml .github/workflows/build.yml .github/workflows/publish.yaml .gitignore LICENSE MANIFEST.in assets/ssd_algorithm.png benchmarks/benchmark_generation_mamba_simple.py csrc/selective_scan/reverse_scan.cuh csrc/selective_scan/selective_scan.cpp csrc/selective_scan/selective_scan_common.h csrc/selective_scan/uninitialized_copy.cuh evals/lm_harness_eval.py mamba_ssm/__init__.py mamba_ssm/distributed/__init__.py mamba_ssm/distributed/distributed_utils.py mamba_ssm/distributed/tensor_parallel.py mamba_ssm/models/config_mamba.py mamba_ssm/models/mixer_seq_simple.py mamba_ssm/modules/block.py mamba_ssm/modules/mamba2.py mamba_ssm/modules/mamba2_simple.py mamba_ssm/modules/mamba_simple.py mamba_ssm/modules/mha.py mamba_ssm/modules/mlp.py mamba_ssm/modules/ssd_minimal.py mamba_ssm/ops/selective_scan_interface.py mamba_ssm/ops/triton/k_activations.py mamba_ssm/ops/triton/layernorm_gated.py mamba_ssm/ops/triton/selective_state_update.py mamba_ssm/ops/triton/ssd_bmm.py mamba_ssm/ops/triton/ssd_chunk_scan.py mamba_ssm/ops/triton/ssd_chunk_state.py mamba_ssm/ops/triton/ssd_combined.py mamba_ssm/ops/triton/ssd_state_passing.py mamba_ssm/utils/generation.py mamba_ssm/utils/torch.py pyproject.toml tests/ops/triton/test_layernorm_gated.py tests/ops/triton/test_selective_state_update.py tests/ops/triton/test_ssd.py tests/test_generation.py usage.md Please commit your changes or stash them before you switch branches. Aborting 怎么解决这个问题
09-19
<think> 首先，用户的问题是：解决在执行 `git checkout v1.0.0` 命令时，因本地文件有修改而无法切换分支，提示先提交更改或暂存更改的问题。具体提示是：error: Your local changes to the following files would be overwritten by checkout: xxx。 用户提供了三个引用： - 引用[1]：解释了错误原因，就是本地更改会被覆盖，建议提交或暂存更改。 - 引用[2]：提到使用 `git checkout HEAD -- <file>` 来丢弃更改，但指出需要提供HEAD指针参数。 - 引用[3]：提到了使用 `git stash` 来暂存更改，切换分支后恢复。 现在，我需要基于这些引用和用户的问题来构建回答。用户说："上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。" 但我没有用户上一次的问题历史，所以我只能基于当前问题和提供的引用。 回答结构要清晰，帮助用户逐步解决问题。确保回答真实可靠，使用中文。 关键点： - 错误原因：当本地文件有未提交的更改时，尝试切换分支可能导致更改被覆盖，Git阻止此操作以保证数据安全。 - 解决方案： 1. **提交更改**：如果更改应该保留，可以先提交它们。 2. **暂存更改**：使用 `git stash` 保存更改，切换分支后恢复。 3. **丢弃更改**：如果不想要这些更改，使用 `git checkout HEAD -- <file>` 或 `git restore` 来丢弃更改。 步骤： 1. **提交更改**： - 使用 `git add .` 添加所有更改到暂存区。 - 使用 `git commit -m "描述"` 提交更改。 - 然后执行 `git checkout v1.0.0`。 2. **暂存更改**（推荐方法，尤其当更改需要保留但不想提交时）： - 使用 `git stash save "描述"` 或简写 `git stash` 暂存更改。 - 执行 `git checkout v1.0.0`。 - 切换回来或需要时，使用 `git stash pop` 恢复更改。 - 可选：用 `git stash list` 查看暂存，`git stash drop` 删除暂存条目。 3. **丢弃更改**（如果更改不需要）： - 使用 `git checkout HEAD -- <file>` 丢弃特定文件的更改（例如 `git checkout HEAD -- filename.txt`）。 - 或者使用 `git restore -- <file>`（Git 2.23+）。 - 然后执行 `git checkout v1.0.0`。 在回答中，自然地添加引用标识：[^1], [^2], [^3]。 结束时，生成相关问题，就像系统指令中示例的那样。 相关问题示例： 1. 如何避免在 Git 切换分支时出现本地更改冲突？ 2. `git stash` 命令的更多使用方法？ 3. Git 中处理未提交更改的最佳实践？ 确保回答符合系统指令： - 行内数学表达式：这个问题没有数学相关内容，所以可能不需要。 - 独立公式：同样，可能不需要。 - LaTeX语法：如果用数学，但这里用不到。 - 中文回答：必须使用中文。 - 生成相关问题：结束时添加。 - 引用标识：在引用来源时添加。 组织回答： - 开头解释问题和原因。 - 逐步列出解决方案。 - 添加引用。 - 结束时生成相关问题。 </think> ### 解决 Git checkout 时提示本地文件更改需先提交或暂存的问题 当您执行 `git checkout v1.0.0` 命令时，Git 提示“error: Your local changes to the following files would be overwritten by checkout”，这是因为本地文件存在未提交的修改。Git 强制要求您处理这些更改，以避免覆盖或丢失数据。这通常在以下情况下发生： - 您在工作树中有未保存的更改（例如，文件编辑）。 - Git 无法自动合并更改，因为切换分支可能覆盖这些文件。 这个问题可以通过三种主要方法解决，具体取决于您是否需要保留这些更改。下面我将一步步解释每种方法的操作流程，确保可靠高效。 #### 解决方案步骤 以下是三种推荐的处理方法，基于 Git 的最佳实践和您提供的引用： 1. **提交更改（如果更改需要保留并提交到版本库）** 如果您想将这些修改保留在当前分支或合并到新分支，可以先提交它们。 - 步骤： - 添加所有更改到暂存区：`git add .`（添加所有文件）或 `git add <文件名>`（添加特定文件）。 - 提交更改：`git commit -m "描述您的更改"`。 - 然后切换分支：`git checkout v1.0.0`。 - 优点：更改被永久记录，适用于重要修改。 - 注意：提交后，更改会保存在当前分支的历史中；切换分支后，您可以合并这些更改到新分支（如果需要）[^1]。 2. **暂存更改（推荐方法，临时保存更改以便稍后恢复）** 如果您不想立即提交更改（例如，测试性修改），但需要临时保存它们以切换分支，使用 `git stash`。这是最灵活的方式，尤其适合频繁切换分支的场景。 - 步骤： - 暂存所有更改：`git stash save "临时保存描述"`（或简写 `git stash`）。 - 切换分支：`git checkout v1.0.0`。 - 恢复更改（在需要时）：先返回原分支（例如 `git checkout master`），然后运行 `git stash pop` 恢复并删除暂存记录。如果需要查看所有暂存条目，使用 `git stash list`。 - 可选：如果不再需要暂存记录，手动删除：`git stash drop`（这会删除最近一次暂存）或 `git stash clear`（删除所有暂存）[^3]。 - 优点：更改被临时存储，不影响分支历史，适用于调试或实验性代码。 - 示例命令序列： ``` git stash # 暂存当前更改 git checkout v1.0.0 # 成功切换分支 # ...执行其他操作后... git checkout master # 返回原分支 git stash pop # 恢复更改并删除暂存记录 ``` 3. **丢弃更改（如果更改不需要保留）** 如果您确定这些修改是临时或无用的，可以直接丢弃它们，避免提交或暂存的麻烦。 - 步骤： - 丢弃特定文件的更改：`git checkout HEAD -- <文件名>`（例如 `git checkout HEAD -- example.txt`），这会用HEAD指针覆盖本地更改[^2]。 - 或者使用更现代的命令（Git 2.23+）：`git restore -- <文件名>`。 - 然后切换分支：`git checkout v1.0.0`。 - 优点：快捷高效，适用于废弃的修改。 - 注意：丢弃操作不可逆，请确保更改确实不需要。 #### 常见错误排查 - **为什么还报错？** 如果您执行了上述步骤但错误依旧，检查是否有未跟踪的文件（新创建但未 `git add`）。使用 `git status` 查看明细。 - **跨平台兼容性**：这些命令在 Windows、macOS 和 Linux 上通用，Git 的行为一致。 - **预防措施**：养成习惯，在切换分支前运行 `git status`。如果文件经常冲突，考虑使用 `.gitignore` 忽略非必要文件。 通过以上方法，您可以灵活处理本地更改，顺利完成分支切换。核心原则是：优先使用 `git stash` 作为默认方案，因为它平衡了安全性和效率[^1][^2][^3]。
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