在Triton中,TensorRT可以作为Onnx的后端推理引擎,也可以作为独立的推理引擎使用。 Pytorch是一款非常流行的深度学习框架,它支持动态图,易于调试和开发。Pytorch在训练任务上表现出色,但在推理任务上,其性能可能不如TensorRT等专门用于推理的引擎。 为了比较这三个框架的性能,我们进行了以下实验:我们使用相同的深度学习模型(...
你可能会问，既然性能还是比不上CUDA，为什么还要费这个劲呢？这里面大有文章。Triton是开源的，这意味着任何人都可以对它进行优化和改进。Triton不受硬件限制，理论上可以在任何支持GPU计算的硬件上运行。这就大大增加了模型的适用范围。研究人员们并没有就此满足。他们进一步对比了模型中各个部分的性能。结果发现，Tr...
每个线性层都有不同的权重矩阵形状。因此，为了获得最佳性能，必须针对每个形状轮廓调整 Triton 内核。在对每个线性层进行调整后，PyTorch 能够在 Llama3-8B 和 Granite-8B 上实现相对于未调整的 Triton 内核 1.20 倍的 E2E 加速。Flash Attention 内核 PyTorch 团队使用不同的配置，对现有 Triton flash attention ...
这一功能通过使用TorchDynamo进行代码捕获、TorchInductor进行图优化,以及Triton或C++等高性能后端进行代码生成,实现了深度学习工作负载的显著性能提升(在大多数模型上达到30-200%,某些特定场景下甚至更高)。编译模式与后端选项 torch.compile()支持多种编译模式,可根据需求在性能与功能之间进行权衡: 默认模式:平衡可靠性...
PyTorch团队称,Triton实现了LLM在GPU上的「可移植性」,能跨越多个不同个品牌的硬件,如英伟达、AMD、英特尔等。 此外,它还在Python中为GPU编程提供了更高的「抽象层」,使开发者有机会编写自定义的具备更高性能的内核。 最终,通过在H100和A100上使用Llama3-8B和Granite-8B的Triton和CUDA变体,并进行推理阶段的基准测试...
PyTorch官方宣布，通过 利用OpenAI开发的Triton语言内核，可以实现对LLM推理的显著加速，性能堪比甚至超越CUDA。这一突破性进展，无疑为众多机器学习初学者和开发者带来了福音，再也不用为深度学习框架与CUDA的兼容性问题而烦恼，也不用再为那些频繁弹出的「CUDA版本必须与安装的PyTorch匹配」警告而头疼。无论是TensorFl...
简而言之,Triton是一个帮助研究人员轻松编写高性能机器学习内核的工具,无论他们是否有GPU经验。 当然,总是会有像CUDA或汇编语言这样的其他语言,它们能让你获得同样或更高的性能,但通常你需要对硬件有更多的了解,并花费更多的时间。为什么我们需要这种新的语言呢?如果你看看现有的选择,例如在不同的硬件上编程机器学习...
• 不再支持 Triton 低于 2.2.0 的版本(没有 ASTSource 支持的版本)。 • 修改了torch.Tensor.new_tensor()的行为,默认会在当前 Tensor 所在设备上创建新 Tensor。 • 之前该函数始终在 "cpu" 设备上建立新 Tensor,现在将和其他.new_*方法保持一致,使用当前 Tensor 的设备。
PyTorch 团队强调，计算全部依赖 OpenAI 的 Triton 语言执行。Triton 是一种用于编写高效自定义深度学习基元的语言和编译器。其开发者致力于构建开源环境，比 CUDA 更高效地编写代码，且比现有特定领域语言更具灵活性。在英伟达 H100 上使用 Triton 内核训练模型，性能可达 CUDA 内核的 76% - 78%，在 A100 上也能...