Triton 内核的性能可进一步提升，这也是其相较于 torch.compile 的一个显著优势。
torch.compile优化流程:基于TorchDynamo和AOTAutograd构建Pytorch的前向和反向计算图,通过PrimTorch将op拆解转化为更低层次的、适合进一步优化和编译的基础op,最后Inductor进行算子融合等图优化并针对特定硬件生成triton(GPU)或OpenMP/C++(CPU)优化代码。 下一节我们将开始介绍编译前端TorchDynamo,分析其解析PyTorch代码的工作...
torch.compile 支持许多不同的后端,其中最值得关注的是 Inductor,它可以生成 Triton 内核。 https://github.com/openai/triton 这些内核是用 Python 写的,但却优于绝大多数手写的 CUDA 内核。假设上面的例子叫做 trig.py,实际上可以通过运行来检查生成 triton 内核的代码。 以上代码可知:两个sins确实发生了融合,因...
寒武纪长期以来秉承开放、合作、共享的理念，积极参与开源社区的建设，在多个重要开源项目中贡献代码，如PyTorch、TensorFlow、Huggingface、Transformers、vLLM、Deepspeed等大模型训练推理应用中的核心组件。近期，寒武纪开源了Triton-Linalg AI编译器前端，开发者或者硬件厂商可以以极低的开发成本，快速集成支持Triton语言特性...
-torch.compile是PyTorch 2.0的主要API,它包装并返回编译后的模型,torch.compile是一个完全附加(和可选)的特性,因此2.0版本是100%向后兼容的。 -作为torch.compile的基础技术,带有Nvidia和AMD GPU的TorchInductor将依赖OpenAI Triton深度学习编译器来生成高性能代码,并隐藏低级硬件细节。OpenAI Triton生成的内核实现的性...
🐛 Describe the bug While debugging some accuracy issues with a custom triton kernel with autotune configs running inside a torch.compile() environment, I've noticed that when the kernel has a few configs available defined through @triton...
using re.compile() and saving the resulting regular expression object for reuse is more efficient when the expression will be used several times in a single program. 也就是说,如果多次使用到某一个正则表达式,则建议先对其进行 compile,然后再通过 compile 之后得到的对象来做正则匹配。而这个 compile 的...
App FLUX-4倍速5秒出图,LTXV&HunyuanVideo-2倍速,WaveSpeed扩展无损超级加速,triton的安装指引分享 3407 0 01:39App 文本→音频→半身动画数字人在ComfyUI中的全流程生成,CosyVoice+EchoMimic V2 8261 0 03:14 App Flux体系的重要组成部分,ACE++升级版的IC-LORA通用模型,万物迁移&一致性角色生成 ...
triton_ops/autotune.py", line 68, in <listcomp> self._precompile_config(c, warm_cache_only_with_cc) File "/home/f.mom/sync/.pyenv/versions/env-torch2-cuda117/lib/python3.9/site-packages/torch/_inductor/triton_ops/autotune.py", line 81, in _precompile_config triton.compile( File "...
近期,寒武纪开源了Triton-Linalg AI编译器前端,开发者或者硬件厂商可以以极低的开发成本,快速集成支持Triton语言特性的后端指令集,并对接上层AI应用。 此次开源Torch-MLU插件,也是希望未来能更好地理解和更快速地解决开发者的问题,同时为寒武纪深度学习框架与开发者之间建立直接的交流渠道。寒武纪坚信,推动人工智能领域未...