并定义了两种不同的配置：Triton内核配置使用：1. Triton SplitK GEMM2. AMD Triton Flash AttentionCUDA 内核配置使用：1. cuBLAS GEMM2. cuDNN Flash Attention - 缩放点积注意力 （SDPA）在典型的推理设置下，eager和torch编译模式的吞吐量和token间延迟如下：批大小=2，输入序列长度=512，输出序列长度=25Trit...
为了实现 100% Triton 进行端到端 Llama3-8B 和 Granite-8B 推理，需要编写和集成手写 Triton 内核以及利用 torch.compile（生成 Triton 操作）。首先，PyTorch 用编译器生成的 Triton 内核替换较小的操作，其次，PyTorch 用手写的 Triton 内核替换更昂贵和复杂的计算（例如矩阵乘法和闪存注意力）。Torch.compile 自...
这些架构代码都会包含在model.py文件中,在PyTorch的eager执行模式下,C会启动CUDA内核执行这些代码。 为了让Llama3-8B和Granite-8B模型100%用Triton语言实现端到端推理,我们需要手写Triton内核(kernel),或利用torch.compile模块自动生成。 对于较小的操作,比如 RMS归一化、RoPE、SiLU函数和element-wise矩阵乘法,torch.comp...
就在这时，有人想到了Triton这个神奇的工具。Triton是一个开源的编程语言和编译器，专门用于编写高效的GPU代码。有意思的是，Triton最初是为了简化深度学习中的矩阵运算而开发的，但现在却可能成为解决LLM推理问题的关键。研究人员们开始大刀阔斧地改造现有的模型结构。他们把模型中的常规运算都换成了Triton的自定义内核。
Triton可以被用作的另一个地方是它可以被用作自定义操作语言。像PyTorch这样的工具,因为如果你陷入困境,而PyTorch中没有实现某些功能,添加自定义操作是你能够完成你想要做的事情的唯一解决方案。 让我们稍微看一下编译器架构。这是一个非常高层次的查看Triton架构的方式。
三、triton部署tensorrt模型 3.1 onnx转tensorrt 3.2 编写triton配置文件 3.3 tritonserver部署onnx模型 该篇文章主要分享使用triton框架部署pytorch训练的模型,以及如何将简单的pytorch模型转为onnx和tensorrt模型。 一、triton部署torch模型 1.1 使用torch.jit.trace部署 ...
PyTorch官宣,借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理,可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能,同时可以兼容AMD,英特尔、英伟达的AI芯片。 我是一直希望挖比特币的矿机也能用来加速LLM推理,不知道国内研发矿机的公司(比特大陆、嘉楠科技)有没有在研发这样的AI矿机。
在生产环境中部署YOLOv7-pytorch与Triton服务器 随着人工智能技术的不断发展,深度学习模型在各个领域得到了广泛应用。YOLOv7作为实时目标检测领域的先进模型,具有高效、准确的特点。而NVIDIA的Triton服务器则为高性能模型推理提供了强大的支持。本文将指导读者如何在生产环境中部署YOLOv7-pytorch模型,并利用Triton服务器进...
3,输入activate pytorch,左边的环境就从base(基本环境)变为pytorch环境。 4,win+r ,输入cmd , 然后输入 nvidia-smi 查看自己英伟达的版本号。具体参考 5,打开pytorch官网 若安装最新版本,则在下面界面,根据自己电脑配置选择合适的选项,要保证你的电脑上的CUDA版本不小于你选择的版本。使用清华源或pytorch源的话则把...
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