Triton : OpenAI 开发的用于Gpu开发语言

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#开发语言

Triton是由OpenAI开发的一种新的编程语言，专注于GPU的优化。它利用SIMD（单指令多数据）和流处理器（SP）的概念，将32个线程封装为一个wrap，以实现4级流水线效率。每个SM（流多处理器）包含多个SP，通过切换不同的wrap来避免延迟，提高处理速度。多个wrap组成block，多个block则构成grid，对应GPU的执行结构。

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Triton : OpenAI 开发的用于Gpu开发语言


https://openai.com/blog/triton/

1、介绍
https://openai.com/blog/triton/

2、git地址
https://github.com/openai/triton

3、论文
http://www.eecs.harvard.edu/~htk/publication/2019-mapl-tillet-kung-cox.pdf

SIMD : Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集
SP : stream processor，为一个线程thread运行的资源，有指针，和register file
SM : 包括多个SP，有取指单元。SM取一个指令，多个thread在多个SP上公用这个指令处理不同的数据

1、wrap
32个thread被封为一个wrap，跑在一个SM（8个sp）上
为什么不是8个thread？因为每个thread会有四个周期的延迟，这样32个thread形成4级流水线。
同一个wrap内的多个线程的执行速度不同，因此会存在一个barrier的操作，等待一个wrap内的所有线程执行完毕，即统一。

2、block
一个block里面有多个wrap。
多个wrap在一个SM上切换，为什么要切换呢？因为有的wrap可能因为等待数据之类的操作而延迟，切换就会让速度快起来。
只有一个block里面的wrap都已经执行完毕之后，SM才会跑下一个block的程序。

3、grid
多个block组成了grid。
grid即网格，一般是一个gpu对应一个grid，当然随着发展，也会一个gpu对应多个grid

Triton教程之OpenAI 用于自定义深度学习原语的创新编程语言
iCloudEnd的博客
05-11 755
鉴于上述挑战，OpenAI 开发了 Triton，这是一种编程语言和编译器，专为编写高效、定制的深度学习原语而设计。Triton 的主要目标是：a) 提高生产力：Triton 旨在简化编写高性能 GPU 代码的过程，让研究人员和工程师能够更多地关注他们工作的算法方面。b) 提高​​灵活性：Triton 旨在处理各种深度学习任务，从常规计算到不规则计算，从静态到动态工作负载。c) 培育开源生态系统：Triton 是一个开源项目，它鼓励协作、知识共享和社区驱动的开发。
Triton：openai开源GPU编程神器
机器视觉全栈er的博客
08-03 3648
Triton：openai开源GPU编程神器序言GPU编程的困难编程模型矩阵乘法高级系统架构编译器后端 序言 我们将发布Triton 1.0，这是一种开源的类似Python的编程语言，使没有CUDA经验的研究人员能够编写高效的GPU代码–大多数情况下与专家所能产生的代码相当。Triton使其有可能以相对较少的努力达到硬件性能的峰值；例如，它可以用来编写FP16矩阵乘法内核，其性能与cuBLAS相当–这是许多GPU程序员在25行代码以下无法做到的。我们的研究人员已经用它编写了比同等的Torch实现效率高2倍的
OpenAI Triton项目调试指南：从基础操作到高级技巧
最新发布
gitblog_00052的博客
06-02 362
OpenAI Triton项目调试指南：从基础操作到高级技巧 前言 在GPU编程领域，OpenAI Triton作为一种新兴的高级语言，为开发者提供了编写高效GPU内核的能力。然而，与任何编程环境一样，调试是开发过程中不可或缺的环节。本文将全面介绍Triton项目的调试方法，帮助开发者快速定位和解决问题。 Triton调试操作概览 Triton提供了四类专门的调试操作符，它们可以分为两大类： 编译...
OpenAI Triton 初探
嘉诩的专栏
06-07 1212
。Triton 2021年发布了1.0，我在调研GPU使用方法的时候知道了有这个东西，但是当时还不了解OpenAI，觉得这个项目太新太小众，并没有深究。Triton的概念模型相较于cuda的模型，把基于Thread的模型扩展为基于block的。我觉得从线性代数的观点来看，就是把基于矩阵元素的粒度，变成了分块矩阵的粒度。对于GPU这样的设备，每个SM是有局部缓存的。传统的写法是用三重循环。
OpenAI Triton 入门教程
热门推荐
kebijuelun的博客
02-28 1万+
OpenAI 研发的 Triton 是一个专门为深度学习和高性能计算任务设计的编程语言和编译器，它旨在简化并优化在GPU上执行的复杂操作的开发。Triton 的目标是提供一个开源环境，以比 CUDA 更高的生产力编写快速代码。
OpenAI Triton 简介&&Triton架构
ohhh_fire的博客
11-01 1734
1.Triton 简介 OpenAI Tritonpaper中的介绍是 “An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations”，其中几个关键词应该能够代表其特点： Intermediate Language, 目前是基于 Python 的 DSLCompilerÿ...
OpenAI的Triton能替代Nvidia的CUDA吗
周博洋的博客
11-10 1351
- 为 CUDA 平台定义自动调优配置。- 确定参考库为 cuBLAS。3.
OpenAI 的 Triton 与 Nvidia CUDA 有何不同？
weixin_41446370的博客
09-27 2452
深度学习的研究思路通常是利用原生框架算子的组合来实现的。然而，这种方法需要许多临时张量，这会影响神经网络的大规模性能。专门的 GPU 内核可以解决这些问题。但由于 GPU 编程的复杂性，管理起来非常困难。Triton 可自动优化专用内核，并将其转换为可在英伟达™（NVIDIA®）图形处理器上执行的代码。编译器目前使用块级数据流分析（一种根据目标程序的控制和数据流结构静态调度迭代块的技术）来解决调度难题。
在autoDL平台上从源码安装openAi Triton
kxingaa2016的博客
06-29 938
如何在Ai平台上从源码安装OpenAi Triton
让OpenAI triton代码在CPU上运行的一种方法
Hi20240217的博客
05-23 1163
Triton是OpenAI开发的开源编程语言和编译器，主要用于编写高效的GPU加速内核。然而，在某些场景下，如开发环境无GPU、跨平台兼容性或调试需求，需要在CPU上运行Triton代码。由于GPU和CPU架构差异显著，移植Triton代码到CPU面临核心数、内存模型和并行方式等挑战。本文提出了一种通过Python类和方法模拟Triton关键功能的CPU适配方案，包括用循环模拟并行线程块、用NumPy数组模拟显存操作，以及自定义PointerWrapper处理指针运算。核心组件包括PointerWrappe
OpenAI团队抢着用的编程语言？
weixin_51689029的博客
04-12 1542
作为一名合格的（准）程序员，必做的一件事是关注编程语言的热度，编程榜代表了编程语言的市场占比变化，它的变化更预示着未来的科技风向和机会！快一起看看本月排行有何看点：4月Tiobe排行榜前15名*以上数据来源：https://www.tiobe.com/tiobe-index/，如侵删在这个月，编程排行榜变化不大，排在前5的编程语言的市场份额都有增长！没有意外，Python依旧稳居第一！
OpenAI支持哪些编程语言和框架
y632481222的博客
08-25 1623
OpenAI 支持多种流行的编程语言和框架，包括 Python、JavaScript、Java、C#、Go、Ruby 等。通过这些支持，开发者可以轻松地在自己熟悉的编程环境中使用 OpenAI 的强大自然语言处理和人工智能技术，实现各种文本生成、对话系统和语言理解等任务。这种广泛的支持为开发者带来了更多灵活性和便利性，使得他们能够更好地利用 OpenAI 的技术来创造更多有趣、实用的应用。除了以上列出的编程语言外，OpenAI 还支持其他一些编程语言，如 Swift、Rust 等。和框架来访问其强大的。
OpenAI 开源 GPU 编程语言 Triton 强势崛起，开发者如何入门？
xhwuli的专栏
05-24 210
智源研究院已经携手上海人工智能实验室、中科院计算所、中科院软件所、北京大学、清华大学、众多国内企业团队及芯片企业，共同推动开源开放的新生态建设。现在，智源计划在 6 月 2 日下午召开 Triton 中国生态 Meetup 暨首次 Triton 中国社区活动，旨在推动 Triton 生态建设。
为什么 OpenAI 团队采用 Python 开发他们的后端服务？
weixin_51689029的博客
05-03 1979
Python，年龄可能比很多读者都要大，但是它在更新快速的编程界却一直表现出色，甚至有人把它比作是编程界的《葵花宝典》，只是Python的速成之法相较《葵花宝典》有过之而无不及。Python简洁，高效的特点，大大提升了程序员的编码速度，极大的提高了程序员的办公效率，比如用其他编程语言5、6行代码才能整明白的，用Python可能1-2行就能解决。最近，火遍全球的OpenAI团队也被曝出所使用的后端编程语言是Python！
OpenAI Triton项目解析：面向深度学习的GPU编程新范式
gitblog_00678的博客
06-02 310
OpenAI Triton项目解析：面向深度学习的GPU编程新范式 为什么需要Triton？ 在深度学习领域，深度神经网络(DNN)已成为机器学习模型的核心架构，在自然语言处理、计算机视觉等众多领域展现出卓越性能。这类模型的核心优势在于其层次化结构——由一系列参数化层(如卷积层)和非参数化层(如ReLU激活层)组成。这种结构虽然计算密集，但同时也产生了大量高度并行化的工作负载，特别适合在多核处理器...
【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一
I good vegetable a!
01-22 3859
这里来看官方的介绍：https://openai.com/research/triton ，从官方的介绍中我们可以看到OpenAI Triton的产生动机以及它的目标是什么，还可以看到一些经典算法的实现例子展示。这里的标题是 Introducing Triton: Open-source GPU programming for neural networks ，翻译就是《介绍 Triton：用于神经网络的开源 GPU 编程语言》。
算法加速的利器！同时支持N卡和A卡，OpenAI开源GPU编程语言Triton
OpenCV中文网
07-30 1354
本文转载自机器之心OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从...
openai triton jit 即时编译
weixin_44670163的博客
07-25 2082
JIT（Just-in-Time，即时编译） 和 AOT（Ahead-of-Time，预编译） 是最常见的两种编译模式。JIT 在运行时即时编译，在开发周期中使用，可以动态下发和执行代码，开发测试效率高，但运行速度和执行性能则会因为运行时即时编译受到影响。AOT 即提前编译，可以生成被直接执行的二进制代码，运行速度快、执行性能表现好，但每次执行前都需要提前编译，开发测试效率低。
论文笔记《Triton：An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations》
丶Karl的博客
01-03 3379
Triton：用于图块神经网络计算的中间语言和编译器。
pytorch-triton 和triton 的区别
05-28
<think>好的，我现在需要回答用户关于PyTorch-Triton和Triton之间差异的问题。首先，我得明确这两个概念到底指什么，用户可能混淆了它们，所以需要准确区分。根据用户提供的引用，引用[2]提到Triton是OpenAI开发的GPU编程语言，而引用[1]和[3]提到了PyTorch-TensorRT和Triton推理服务器的使用。但用户的问题是关于PyTorch-Triton和Triton的区别，这可能涉及到两个不同的工具或框架。首先，我需要确认Triton在这里指的是哪个。根据引用[1]，Triton推理服务器是NVIDIA的一个工具，用于部署优化模型，解决并发执行和客户端支持等问题。而引用[2]中的Triton是OpenAI开发的编程语言，用于GPU编程，可能用于编写高效内核。此外，引用[3]和[4]提到的Triton可能是指不同的实现，比如Intel的后端。PyTorch-Triton可能是指PyTorch与Triton（无论是编程语言还是推理服务器）的集成。例如，引用[1]中的Torch-TensorRT模型部署到Triton服务器，或者引用[3]中用Triton实现算子的情况。需要明确两者的定义和用途。Triton作为编程语言，是用于编写GPU内核，而Triton推理服务器是部署模型的工具。PyTorch-Triton可能指的是PyTorch与这两种Triton技术的结合，比如用Triton语言编写PyTorch算子，或者将PyTorch模型部署到Triton服务器上。接下来，我需要根据引用内容来组织答案。用户提供的引用中，引用[1]提到Triton推理服务器支持部署Torch-TensorRT模型，引用[2]提到Triton编程语言作为CUDA替代，引用[3]和[4]涉及用Triton实现算子和Intel的后端。 因此，PyTorch-Triton可能涉及PyTorch与Triton编程语言的结合，例如使用Triton编写高效内核并集成到PyTorch中，或者使用Triton推理服务器部署PyTorch模型。而Triton单独存在时，可能指编程语言或推理服务器本身，取决于上下文。 主要区别可能在于：PyTorch-Triton是PyTorch与Triton技术的整合，而Triton本身是一个独立的工具或语言。例如，Triton语言用于编写GPU内核，而PyTorch-Triton允许在PyTorch中使用这些内核；或者Triton推理服务器作为部署平台，PyTorch-Triton是部署PyTorch模型到该服务器上的方法。 需要分点说明两者的定义、应用场景、技术栈差异，以及可能的协同工作方式。同时，引用中的内容需要正确对应，比如引用[2]中的Triton语言，引用[1]中的Triton服务器，引用[3]中的Triton算子实现。 可能的结构：1.定义差异：Triton的不同形态（编程语言 vs推理服务器）与PyTorch-Triton的整合方式。2.功能差异：编程语言用于内核优化，推理服务器用于部署；PyTorch-Triton如何利用两者。3.应用场景差异：何时使用Triton单独功能，何时需要PyTorch-Triton的协作。4.技术栈归属：Triton由不同组织开发（OpenAI语言，NVIDIA服务器），PyTorch-Triton是PyTorch的扩展。 需要确保每个区别点都引用正确的来源，如引用[2]说明Triton语言，引用[1]说明服务器，引用[3]说明算子的实现。 可能的问题点：用户可能将不同Triton概念混淆，需要明确区分。例如，Triton编程语言和Triton推理服务器是不同的项目，而PyTorch-Triton可能指的是PyTorch与其中某一部分的集成。 总结：PyTorch-Triton和Triton的主要区别在于它们的定义、功能和应用场景。Triton可能指编程语言或推理服务器，而PyTorch-Triton是PyTorch与这些技术的结合使用。</think>### PyTorch-Triton 与 Triton 的主要区别 #### 1. **定义与归属** - **Triton** - **编程语言**：由 OpenAI 开发，专注于 GPU 编程，提供高效编写计算内核的能力，旨在降低 CUDA 的复杂性[^2]。例如，可直接编写高性能矩阵乘法内核。 - **推理服务器**：由 NVIDIA 维护，用于模型部署，支持多框架、多模型并发执行，并通过 HTTP/gRPC 提供推理服务[^1]。 - **PyTorch-Triton** - 是 PyTorch 与 Triton 技术结合的产物，具体分为两类： - **Triton 语言集成**：通过 Triton 编写高性能算子并嵌入 PyTorch 模型，例如用 Triton 实现自定义的 `nn.Linear` 层以优化计算效率[^3]。 - **Triton 推理服务器支持**：将 PyTorch 模型（如 Torch-TensorRT 优化模型）部署到 Triton 服务器上，利用其基础设施实现高效推理[^1]。 #### 2. **核心功能差异** - **Triton（编程语言）** - 提供类似 Python 的语法简化 GPU 内核开发，例如： ```python @triton.jit def add_kernel(x_ptr, y_ptr, output_ptr, n_elements): pid = triton.program_id(0) if pid >= n_elements: return x = triton.load(x_ptr + pid) y = triton.load(y_ptr + pid) triton.store(output_ptr + pid, x + y) ``` - 直接操作内存分配和线程调度，适用于需要极致优化的计算场景[^2]。 - **Triton（推理服务器）** - 支持模型版本管理、动态批处理（Dynamic Batching）和跨 GPU/CPU 的负载均衡[^1]。 - **PyTorch-Triton** - **语言集成**：通过 `torch.compile` 或自定义算子调用 Triton 内核，提升 PyTorch 模型的计算性能[^3]。 - **部署流程**：将 PyTorch 模型转换为 Triton 支持的格式（如 TorchScript），并配置模型仓库（Model Repository）实现服务化[^1]。 #### 3. **应用场景对比** - **Triton（编程语言）** - 适用于需要定制化高性能算子的场景，例如： - 实现特定数学运算（如稀疏矩阵乘法）。 - 优化现有 PyTorch 算子（如卷积层）的 GPU 效率[^3]。 - **Triton（推理服务器）** - 适用于大规模模型部署，例如： - 同时服务多个模型的在线推理（如推荐系统）。 - 需要低延迟、高吞吐的工业级应用[^1]。 - **PyTorch-Triton** - **模型优化阶段**：利用 Triton 语言改写关键算子，提升训练/推理速度。 - **模型部署阶段**：通过 Triton 服务器实现生产级服务，支持多模型并发和客户端交互[^1][^3]。 #### 4. **技术栈依赖** - **Triton（编程语言）** - 依赖 GPU 驱动和 Triton 编译器，但与深度学习框架解耦。 - **Triton（推理服务器）** - 依赖 NVIDIA 生态（如 TensorRT），支持 PyTorch、TensorFlow 等框架的模型[^1]。 - **PyTorch-Triton** - 强依赖 PyTorch 生态，例如： - 使用 `torch.compile` 调用 Triton 内核时需安装 Triton 语言库[^3]。 - 部署到 Triton 服务器时需遵循 PyTorch 模型导出规范[^1]。 --- ###
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