【Triton 教程】triton_language.dot

Ubuntu 22.04部署Triton CPU后端:从LLVM编译到性能调优全流程 LLVM作为现代编译器基础设施的核心,通过模块化的中间表示和可重用的优化器,为各类编程语言和硬件后端提供高效的代码生成能力。其工作原理是将前端语言转换为统一的中间表示,经过多级优化后,由特定后端生成目标机器码,这种设计显著提升了编译器的可扩展性和优化质量。在深度学习领域,编译器技术能够将高级计算描述自动转换为底层高效代码,对提升模型推理和训练性能具有重要价值。Triton编译器正是这一技术的典型应用,它允许开发者用Python编写高性能计算内核,并利用LLVM生成优化的CPU或GPU代码。本文聚焦于Trit 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 →triton.hyper.ai/

triton.language.dot(input, other, acc=None, input_precision=None, allow_tf32=None, max_num_imprecise_acc=None, out_dtype=triton.language.float32)

返回 2 个块的矩阵乘积。

这 2 个块必须都是二维或三维的并且有兼容的内部维度。对于三维的块,tl.dot 执行批量矩阵乘积,其中每个块的第一维度代表批量维度。

参数**:**

  • input(标量类型为 {int8,float8_e5m2,float16,bf``loat16,float32} 中的 2D 或 3D 张量)- 第 1 个要相乘的张量。
  • other**(**标量类型为 {int8,float8_e5m2,float16, bf``loat16,float32} 中的 2D 或 3D 张量)- 第 2 个要相乘的张量。
  • acc(标量类型为 {int8,float8_e5m2,float16,bf``loat16,float32} 中的 2D 或 3D 张量)- 累加器张量。如果不为 None,则将结果添加到该张量中。
  • input_precision (string*。*对于 nvidia 可用选项为:"tf32","tf32x3","ieee"。默认为 "tf32"。对于 amd 可用选项为 "ieee") - 用于确定如何使用 Tensor Cores 进行 f32 x f32 的计算。如果设备没有 Tensor Cores 或输入不是 dtype f32,则此选项将被忽略。对于具有 Tensor Cores 的设备,默认精度为 tf32。
  • allow_tf32 - 已弃用。如果为 true,则 input_precision 设置为「tf32」。只能指定 input_precision 和 allow_tf32 中的 1 个(即至少 1 个必须为 None)。
DDPM代码详细解读(2):Unet结构、正向和逆向过程、IS和FID测试、EMA优化 Diffusion Models专栏文章汇总:入门与实战 前言:大部分DDPM相关的论文代码都是基于《Denoising Diffusion Probabilistic Models》和《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》贡献代码基础上小改动的。官方的DDPM是tensorflow TPU版本,暂时没有GPU的版本。上一篇文章介绍了数据集加载,超参数的含义、关键参数的计算方法等,这一篇重点解读一下网络结构。 目录 EMA优化 训练目标. 阅读详情

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