“在这项工作中,我们推出了TRITONBENCH,这是第一个全面的Triton运算符生成基准。TRITONBENCH具有两个评估渠道:一组来自 GitHub 的精选 184 个真实运算符和一组与 PyTorch 接口一致的运算符。与优先考虑功能正确性的传统代码基准不同,TRITONBENCH还分析了与行业应用一致的广泛部署的 GPU上的效率性能。我们的研究表明,...
This innovative product line of innovative bench top tools from Triton includes a Spindle Sander, Wetstone Sharpener, and Planer/Thicknesser. Solidly constructed, with a wealth of accessories to extended functionality, you can expect years of reliable service from Triton's bench top tool range. ...
Triton语言无疑为机器学习领域带来了新的气息，它的易用性和高性能为开发者提供了新的工具。然而，要挑战CUDA的霸主地位，Triton还需要在生态系统的构建、新芯片架构的支持速度以及开发者社区的扩展等方面做出更多努力。PyTorch最近宣布要去CUDA，选择借助OpenAI的Triton语言来加速LLM推理，这表明Triton正在逐步成为更加低门...
为了更好的模拟训练场景,我让LayerNorm做了前向之后也做一次反向计算,具体Benchmark结果图如下: 基准测试的代码我放在了这里:https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/triton/benchmark_layernorm.py 可以看到在这种情况下,对于几乎所有的hidden_size,Triton的LayerNorm kernel端到端耗...
通过前两章对于triton的简单介绍,相信大家已经能够通过从源码来安装triton,同时通过triton提供的language前端写出自己想要的一些计算密集型算子。这章开始,我们通过构建一套比较标准的batch gemm的benchmark,来看看目前这些主流的代码生成工具,高性能模板库,与厂商提供的vendor library的差距。因为只有明确了目前的差距,后期...
其内的benchmark也和torch内置的以及cuBLAS等做了比较,基本达到了各有胜负的水平。此外triton还在积极得将arithmetic和mathematics融入进来,tl.math里有蛮多API了。 2、srush/Triton-Puzzles 一个可视化的教程,挺适合入门的 3、DeepSeek-V3 当红中国之光的DeepSeek也用了triton,用了fp8的gemm,inference/kernel.py:...
BenchMark 这里设定矩阵的行数为固定的4096来做benchmark。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 @triton.testing.perf_report( triton.testing.Benchmark( x_names=['N'], # 用作绘图x轴的参数名 x_vals=[128 * i for i in range(2, 100)], # `x_name`的不同可能值 line_arg='...
B), quantiles=quantiles) if provider == 'triton': ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench( lambda: triton_perf_fn(d_a_ptrs, d_b_ptrs, d_c_ptrs, d_g_sizes, d_g_lds, group_size), quantiles=quantiles) return ms, max_ms, min_msbenchmark.run(show_plots=True...
最近在整理python-based的benchmark代码,反过来在NV的GPU上又把Triton装了一遍,发现Triton的github repo已经给出了对应的llvm的commit id以及对应的编译细节,然后跟着走了一遍,也顺利的安装成功,只需要按照如下方式即可完成NV GPU上的安装, 1.gitclonehttps://github.com/openai/triton.git; ...
triton.testing.Benchmark( x_names=["M", "N", "K"], x_vals=[128 * i for i in range(2, 33)], line_arg="provider", line_vals=[ref_lib.lower(), "triton"], line_names=[ref_lib, "Triton"], styles=[("green", "-"), ("blue", "-")], ...