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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 →。

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 →。

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 可以调用外部库中的自定义函数。在这个例子中，我们将使用 libdevice 库在张量上应用 asin 函数。在 libdevice.py 中，我们试图将相同计算但不同数据类型的函数聚合在一起。

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/这是根据 Tri Dao 的 Flash Attention v2 算法的 Triton 实现。致谢：OpenAI 核心团队特别鸣谢：Flash Attention 原始论文（https://arxiv.org/abs/2205.1413

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，你将编写一个比 PyTorch 实现运行更快的高性能层标准化 (layer normalization) 内核。

Dropout 是在中引入的一种技术，用于改善低数据条件下深度神经网络的性能，通常用于正则化。它接受一个向量作为输入，并生成相同 shape 的输出向量。输出中的每个标量都有概率 p 被设为零，否则直接从输入复制。这使得网络在仅有输入的 1−p 标量时也能表现良好。在评估阶段，为了充分利用网络的能力，将 p 设为 0。但是简单地将 p 设为 0 会增加输出的范数，可能会人为地降低输出的 softmax temperature。

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。

Triton 学习

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。