HyperAI超神经

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/返回指向父张量中 1 个块的指针。

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。triton.PointerType, 或 dtype=triton.PointerType 的块。应为 {“”, “evict_first”, “evict_last”} 中的一个。是 1 个 N 维指针张量，则会存储 1 个 N 维张量。定义的块指针，则会存储 1 个张量。是单元素指针，则加载 1 个标量。将数据张量存储到由指针定义的内存位置。triton.int1 的块。

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。是 1 个 N 维指针张量，则加载 1 个 N 维张量。或 dtype=triton.PointerType 的块。是单元素指针，则加载 1 个标量。定义的块指针，则加载 1 个张量。应为 {“”, “ca”, “cg”} 中的一个。更多 Triton 中文文档可访问 →。triton.int1 的块。

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。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。更多 Triton 中文文档可访问 →。返回 2 个块的矩阵乘积。

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。返回具有与输入相同元素但形状不同的张量，元素的顺序可能无法保持。更多 Triton 中文文档可访问 →。的成员函数调用，使用。

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。未被指定，该函数默认为 (1,0) 置换，有效地转置了 1 个二维张量。和这个函数是等价的，但它不包含当没有指定置换时的特殊处理情况。更多 Triton 中文文档可访问 →。的成员函数调用，使用。

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。如果希望拆分成多个部分，可以多次调用这个函数（可能还需要调用 reshape 函数）。这反映了 Triton 中的约束，即张量必须具有 2 的幂次方大小。例如，给定 1 个形状为 (4,8,2) 的张量，生成 2 个形状为 (4,8) 的张量。给定 1 个形状为 (2) 的张量，返回 2 个标量。将张量沿着其最后 1 个维度分成 2 部分，该维度的大小必须为 2。

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。返回一个具有与输入相同元素数量，但具有所提供形状的张量。更多 Triton 中文文档可访问 →。的成员函数调用，例如。

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 →。的成员函数调用，例如。

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。为空的时候，它会尝试进行 (1,0) 的置换。更多 Triton 中文文档可访问 →。和这个函数等价，除了当。的成员函数调用，例如。

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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。

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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。– 在为 GPU 编译时内核使用的线程数。例如，如果 num_warps=8，则每个内核实例将自动并行化，使用 8 * 32 = 256 个线程协作执行。– 编译器在软件流水线循环时应使用的阶段数。对于 SM80+ GPU 上的矩阵乘法工作负载非常有用。- 单个线程可以使用的最大寄存器数。– 在调用内核之前将被调用的函数。

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 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。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。更多 Triton 中文文档可访问 →。

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。，返回 1 个填充了标量值 0 的张量。更多 Triton 中文文档可访问 →。

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 →。返回一个张量，该张量填充了指定。

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/连接给定的块。参数**：**

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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 →。启动的程序实例的数量。

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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。这里大多数命名的成员函数都是 triton.language 中自由函数的重复。例如，triton.language.sqrt(x) 等同于 x.sqrt()。triton.language 中的大多数函数对 tensors 进行操作并返回。tensor 还定义了大部分的魔法/双下划线方法，因此可以像写 x+y、x << 2 等等。

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 →。表示自动调优可能尝试的内核配置的对象。

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。- 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。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。更多 Triton 中文文档可访问 →。

该参数会覆盖 ‘reset_to_zero’ 和 ‘restore_value’ 的默认 ‘pre_hook’。如果环境变量 TRITON_PRINT_AUTOTUNING 设置为 “1”，Triton 会在每次自动调优内核后向标准输出 (stdout) 打印一条消息，包括自动调优所花费的时间和最佳配置。该参数会覆盖 ‘restore_value’ 的默认 post_hook。‘early_config_prune’（可选）：用于提前修剪配置的函数（例如，num_stages）。

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。使用 Triton 编译器的 JIT 编译函数的装饰器。更多 Triton 中文文档可访问 →。

包含多种矩阵乘法方法，例如基础的朴素方法 (naive)、持久化方法 (persistent) 以及基于张量内存加速器（TMA,Tensor Memory Accelerator）的方法。这些内核同时支持半精度浮点数（FP16）和 8 位浮点数（FP8）数据类型，但 FP8 的实现仅在计算能力大于等于 9.0 的 CUDA 设备上可用。Triton 与 cuBLAS 的具体实现将会在多种各异的配置情形下开展基准测试工作，并通过质子分析器 (proton profiler) 进行评估。

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。分组 GEMM 内核通过启动固定数量的 CTA 来计算一组 gemms。调度是静态的，并且在设备上完成。更多 Triton 中文文档可访问 →。