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而相比更底层的CUDA C甚至PTX、SASS等,Triton则隐藏了一些线程块粒度以下的调度功能,改由编译器自动接管共享存储、线程并行、合并访存、张量布局等细节,降低了并行编程模型的难度,同时提高了用户的生产效率。同时,厂商能够及时跟进Triton的更新,保持在硬件适配的前沿序列,也可以提出多芯片适用的共性技术创新,并贡献到Triton的开放社区中,继而成为Triton生态发展的引领者。与CUD
通过实例代码,展示了如何优化 MoE 架构,提升计算效率,并探讨了 L2 缓存优化和量化技术在 MoE 中的应用,为 AI 模型的优化提供了宝贵的实践经验。李之昕老师详细介绍了 FlagGems 的最新研发进展,包括新增的算子和功能特性,性能和功能的改进,硬件适配的最新进展,以及未来的研发计划。活动的成功举办,展示了Triton的广泛应用和强大潜力,也为未来更多的Triton爱好者提供了宝贵的经验
此次大会,包括 Nvidia、AMD、Intel、Qualcomm 在内的各大芯片厂商,以及Google、微软、OpenAI、AWS 和 Meta 等 AI 领域的领军企业,均将 Triton 视为构建开放 AI 软件栈的关键技术,尤其是 Meta 都把 Triton 作为打造开放 AI 软件栈的必需品。Triton 的社区生态建设呈现出一种独特的活力,核心团队虽不张扬,但众多芯片厂商和用户厂商表
【代码】Triton/window安装: triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl文件。
探索深度学习推理的新维度:Triton教程tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials8/tutorials 在深度学习领域,"Tensor in" 和 "Tensor out" 的方式为模型推理带来了新的挑战。为了帮助用户更好地理解和应用NVIDIA的Triton推理服务器,我们特别推出T..
Triton 项目使用教程TritonTriton is a dynamic binary analysis library. Build your own program analysis tools, automate your reverse engineering, perform software verification or just emulate code.项目地址:http..
triton==2.0.0 pip install 失败
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。
triton不支持windows,只能自己编译,分享能直接安装的两个:py3.10和py3.11,来自。
总的来说,Triton推理服务器提供了一个强大的平台来部署和优化AI模型的推理,而Triton编程语言则为GPU编程提供了一个更易用和高效的工具。Triton是一个开源的推理服务框架,主要用于部署和优化AI模型的推理过程。Triton-IR(中间表示)将多维数据。一等公民,这使得编译器能更有效地进行优。多个模型,可以在单个或多个GPU。实时、批处理、集成和音视频流)自动执行多种重要的程序优化。数据