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...
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...
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,...
编写config.pbtxt文件,模板如下: name:"resnet_pt"#模型名称,模型文件夹保持一致platform:"pytorch_libtorch"#推理后端类型,此处是torch后端max_batch_size:2#batch_size,设置的前提是模型能够支持batch预测,如果设置了max_batch_size,下面的dims需要再原来的input维度上增加一个-1,例如原dims为[4,6],设置batch_si...
PyTorch官宣：告别CUDA，GPU推理迎来Triton加速新时代 近年来，人工智能技术突飞猛进，大语言模型（LLM）成为了科技界的焦点。但要让这些庞大的模型在实际应用中发挥作用，还面临着不少挑战。其中，如何提高模型推理速度、降低硬件依赖成为了一个热门话题。最近有研究人员提出了一种新方法，试图通过使用Triton自定义内核来...
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。
《PytorchConference2023 翻译系列》6-Triton编译器 Triton编译器Thomas Raoux,OpenAI https://youtu.be/AtbnRIzpwho?si=-lB1VI-SE3hEbVT4 Triton是一种用于编写高效自定义深度学习原语的语言和编译器。Triton的目的是提供一个开源环境,以比CUDA更高的生产力编写快速代码,但也比其他现有DSL具有更大的灵活性。Triton...
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...