如果是一个element-wise的算子，用triton和用CUDA差别不大。如果涉及到复杂的矩阵运算以及多算子融合的问...
种种因素导致 GPU 编程难度骤增，即使对于具有多年经验的 CUDA 程序员也是如此。Triton 的目的是将这些优化过程自动化，以此让开发人员更专注于并行代码的高级逻辑。出于对泛用能力的考量，Triton 不会自动调度跨流处理器的工作，而是将一些重要的算法考虑因素（例如 tiling、SM 间同步）留给开发者自行决定。CUDA vs T...
许多框架来来往往,但大多数都严重依赖于利用英伟达的CUDA,并且在英伟达GPU上表现最好。然而,随着PyTorch 2.0和OpenAI的Triton的到来,英伟达在该领域的主导地位(主要由于其软件护城河)正在被打乱。 本报告将涉及以下主题:为什么谷歌的TensorFlow输给了PyTorch,为什么谷歌未能公开利用其早期在人工智能方面的领导地位,机器学习模...
• 英伟达(NVIDIA):英伟达是Triton底层调用CUDA技术相关的核心上市公司。CUDA是英伟达开发的并行计算平台和编程模型,Triton可以在英伟达的硬件上通过底层调用CUDA来发挥强大的计算能力。英伟达在人工智能计算领域占据重要地位,其GPU和CUDA生态系统为Triton等软件提供了强大的硬件支持。 •海光信息:海光DCU兼容通用的“类CUDA...
NSA在设计中采用了Triton框架,而非专用于N卡的CUDA。 Triton可以调用多种硬件平台,包括国产计算卡,算力芯片。 这表明DeepSeek在模型研发阶段就开始考虑硬件适配的多样性,为后续开源和广泛应用奠定基础。 效率提高以后的话,像云天励飞,瑞星微这样中等算力的算力芯片都能用上高效的人工智能 ...
大部分机器学习软件开发框架严重依赖于英伟达 CUDA,并在英伟达 GPU 上表现最佳。但随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达 CUDA 对机器学习的垄断地位正逐渐瓦解。即将到来的 PyTorch 2.0 在英伟达 A100 上的训练性能提升了 86%,在 CPU 上的推理性能提升了 26%。而且这种优势可以扩展到 AMD、英特尔、特...
团队表示:「直接用 CUDA 进行 GPU 编程太难了,比如为 GPU 编写原生内核或函数这件事,会因为 GPU 编程的复杂性而出奇困难。」 Facebook AI 研究中心科学家 Soumith Chintala 也在推特上表达了自己对 Triton 的期待: 新发布的 Triton 可以为一些核心的神经网络任务(例如矩阵乘法)提供显著的易用性优势。「我们...
今天,OpenAI 正式推出 Triton 1.0,这是一种类 Python 的开源编程语言。即使没有 CUDA 经验的研究人员,也能够高效编写 GPU 代码。例如,它可以用不到 25 行代码写出与 cuBLAS 性能相匹配的 FP16 矩阵乘法内核,后者是许多专业的 GPU 编程者尚且无法做到的。此外,OpenAI 的研究者已经使用 Triton 成功生成了比 PyTorc...
在过去十年中,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架来来往往,但大多数都严重依赖于利用英伟达的CUDA,并且在英伟达GPU上表现最好。然而,随着PyTorch 2.0和OpenAI的Triton的到来,英伟达在该领域的主导地位(主要由于其软件护城河)正在被打乱。 本报告将涉及以下主题:为什么谷歌的TensorFlow输给了PyTorch,为什么谷歌...
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,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适...