近日，PyTorch 官宣要做「无英伟达 CUDA 参与的大模型推理」。在谈到为什么要 100% 使用 Triton 进行探索时，PyTorch 表示：「Triton 提供了一条途径，使大模型 能够在不同类型的 GPU 上运行，包括英伟达、AMD、英特尔和其他基于 GPU 的加速器。此外 Triton 还在 Python 中为 GPU 编程提供了更高的抽象层，使得使...
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...
为了满足torch.compile与AMD flash attention内核的兼容性,我们需要自定义torch运算符,主要包括以下两步: 1. 将函数包装到PyTorch自定义运算符中 2. 在运算符中添加一个FakeTensor Kernel,给定flash输入张量的形状(q、k 和 v),它可以提供一种计算flash内核输出形状的方法 将模型中的运算换为Triton的自定义内核后,...
说到这里，不得不提到最近几个月在AI圈子里炒得火热的FlashAttention-3和FlexAttention。这些新技术为Triton的进一步加速提供了新的思路。特别是FlexAttention，在长序列和大规模解码场景下表现出色，让研究人员们看到了更多可能性。现在整个AI社区都在关注这项技术的发展。有人预测，如果能进一步优化矩阵乘法，采用类似St...
一是将函数封装为一个 PyTorch 自定义算子。 二是向该算子添加一个 FakeTensor 内核,并在给定 flash 输入张量的形状(q、k 和 v)时,计算 flash 内核的输出形状。 在将Triton flash 内核定义为一个自定义 op 后,PyTorch 团队可以成功地对它进行编译以实现端到端运行。
近日,PyTorch 官方分享了如何实现无 CUDA 计算,对各个内核进行了微基准测试比较,并讨论了未来如何进一步改进 Triton 内核以缩小与 CUDA 的差距。 在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的 GPU 和 CUDA 是常见的做法。在更大...
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。 试问,有多少机器学习小白曾被深度学习框架和CUDA的兼容问题所困扰? 又有多少开发者曾因为频频闪烁的警报「CUDA版本必须与安装的PyTorch匹配!!!」而企图炸键盘?
此外,PyTorch团队还着重强调,计算全部是依赖OpenAI的Triton语言执行的。 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。 Triton的开发者致力于建立一个开源环境,以比CUDA更高效地编写代码,同时也期望它比现有的特定领域语言(domain-specific language)更具灵活性。
近日,PyTorch 官方分享了如何实现无 CUDA 计算,对各个内核进行了微基准测试比较,并讨论了未来如何进一步改进 Triton 内核以缩小与 CUDA 的差距。 在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的 GPU 和 CUDA 是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖 CUDA,使用它加速的机器学习模型可以...
FlagGems采用开源算子库的技术路线，基于OpenAI推出的Triton编程语言及编译器，以eager模式接入PyTorch框架。相比使用Triton的Inductor技术，FlagGems不仅具有同等的简便易用的优点，而且能够更加细致深入地提升算子性能，从而提高模型的训练和推理吞吐。2. 算子库现状 FlagGems以Llama2、Llava2等十余个国内外热门开源大模型...