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...
如果正好落在了triton想要解决的地方（特点通常是高度并行的纯计算），那么一切都很完美，甚至能比cuda专...
所以triton在开发时肯定效率比纯用CUDA手写更易用。但正如大家所说，要想得到极致性能，还得手搓CUDA。...
与Triton底层调用CUDA相关的上市公司主要是英伟达,另外海光信息等国产算力相关公司也有一定关联,具体如下: • 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...
回复@刘成岗: 绕过cuda成功可能性比较高的是triton, 生态一开放就前途无限, cuda和nv硬件绑的太死, 别家gpu/npu跟随cuda不公平//@刘成岗:回复@神的财富管家:都说CUDA护城河很深,从这篇文章来看,至少:1、TPU也能训练;2、 苹果 认为自己做训练芯片也能训练。 哪里不对
PyTorch 和 Triton 正在打破英伟达 CUDA 的垄断 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...
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...
CUDA vs Triton编译器优化对比。 编程模型 在所有可用的领域专用语言和 JIT 编译器中,Triton 或许与 Numba 最相似:内核被定义为修饰过的 Python 函数,并与实例网格上不同的 program_id 的同时启动。但不同之处值得注意:如下图代码片段所示,Triton 通过对 block 的操作来展示 intra-instance 并行,此处 block 是...
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...
Nvidia在机器学习方面的CUDA垄断是如何打破的-OpenAI Triton和PyTorch 2.0? 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...