1.Triton 简介

OpenAI Triton paper 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 DSL
• Compiler ，是一个经典的 Compiler 的架构
• Tiled Computation，面向 GPU 体系特点，自动分析和实施 tiling 

 简而言之，Triton 提供了一套针对 GPU Kernel 的开发的 Language（基于 Python） 和 高性能 Compiler。因此，就层次而言，Triton的 DNN 开发能力与 CUDA 的部分（也就是说算子层面）相对应，但与TVM、XLA等直接面向 DL 的 Domain compiler 无法完全对应。TVM、XLA这些深度学习编译器拥有从构图到 auto fusion 等端到端的能力，而Triton则是面向偏底层的也是最通用的 Kernel 开发问题（OpenAI triton分享：Triton概述_哔哩哔哩_bilibili）。

2.Triton代码的架构

Triton 架构总体上如下图所示：

 总体分为三部分：

1. Frontend（前端），将用户的 Python kernel code 转换为 Triton IR，以及维护 kernel launch 的 Runtime；
2. Optimizer，通过各类 pass 将 Triton IR 逐步转换为优化过的 TritonGPU IR；
3. Backend（后端），将 TritonGPU IR 逐步转换为 LLVM IR，并最终通过硬件平台后端支持，生成对应的可执行文件，如nvidia上是通过ptxas 编译为 cubin执行。

贯穿这三部分的核心表示是 Triton 的 IR，分为两个层次：

1. Triton Dialect，表示计算逻辑，硬件无关的表达；
2. TritonGPU Dialect，GPU 相关的计算表示。

 这两者都是基于 MLIR 的自定义 dialect，除此之外，Triton 也复用了很多社区的 dialect 来进行宏观的表示，包括：

      std dialect： tensor, int, float 等数据类型；

      arith dialect：各类数学操作；

     scf dialect：if, for 等控制流；

     nvvm dialect：获取 thread_id等少量操作;

     gpu dialect：printf 等少量操作。

Triton 中IR转换过程（nvidia平台为例）如下图所示：

     蓝色的两部分主要是 MLIR 体系涉及的部分，随后 MLIR 会转换为 LLVM IR，之后 Triton 会调用 NVPTX 转换为 PTX Assembly，随后由 CUDA 的 ptxas 编译器编译为 cubin（OpenAI triton分享：triton编译流程_哔哩哔哩_bilibili）。