num_pid_in_group = GROUP_SIZE_M * num_pid_n # Id of the group this program is in # 本程序所在的组 id group_id = pid // num_pid_in_group # Row-id of the first program in the group # 组内第一个程序的行 id first_pid_m = group_id * GROUP_SIZE_M # If `num_pid_m` i...
importtritonimporttriton.languageastl@triton.jit()defadd_kernel(x:tl.tensor,y:tl.tensor,out:tl.tensor,n_element:tl.constexpr,BLOCK_SIZE:tl.constexpr,):pid=tl.program_id(axis=0)offset=pid*BLOCK_SIZE+tl.arange(0,BLOCK_SIZE)mask=offset<n_elementx_ptr,y_ptr,out_ptr=x+offset,y+offset,ou...
其实想要通过triton实现一个batch的gemm非常简单,我们只需要将triton中原先例子里的tl.program_id(axis=0),在这个program_id上再添加一个axis来表示batch维度的并行就可以了,然后针对每个数组的变化由单batch到多batch,只用增加一个大小为矩阵size的stride偏置即可,这种实现方式其实也是cuBLAS中cublasGemmStridedBatched...
importtorchimporttritonimporttriton.languageastl defis_cuda():returntriton.runtime.driver.active.get_current_target().backend=="cuda"defis_hip_mi200():target=triton.runtime.driver.active.get_current_target()returntarget.backend=='hip'and target.arch=='gfx90a'defget_cuda_autotune_config():return...
import triton.language as tl @triton.jit def softmax(Y, stride_ym, stride_yn, X, stride_xm, stride_xn, M, N): # row index m = tl.program_id(0) # col indices # this specific kernel only works for matrices that # have less than BLOCK_SIZE columns ...
pid=tl.program_id(axis=0)grid_n=tl.cdiv(N,BLOCK_SIZE_N)pid_m=pid// grid_npid_n=pid%grid_n 1. 2. 3. 4. 一种可能的解决方案是以促进数据重用的顺序启动块。 在转向下一列之前,可以通过将 GROUP_M 行的块进行「超级分组」来实现此目的: ...
跟Triton语言相关的代码在python/triton/language文件夹。 通过pdb可以看到调用流程,大概如下所示。 先在JIT中python/triton/runtime/jit.py:648的kernel = self.compile(调用编译器,再在编译器中python/triton/compiler/compiler.py:113的return ast_to_ttir(self.fn, self, context=context, options=options, cod...
importtritonimporttriton.language as tl@triton.jit def softmax(Y, stride_ym, stride_yn, X, stride_xm, stride_xn, M, N): # row index m = tl.program_id(0) # col indices #thisspecific kernel only worksformatrices that # have less than BLOCK_SIZE columns ...
import torch import triton import triton.language as tl def is_cuda(): return triton.runtime.driver.active.get_current_target().backend == "cuda" def is_hip_mi200(): target = triton.runtime.driver.active.get_current_target() return target.backend == 'hip' and target.arch == 'gfx90a...
生成Triton 中的伪随机数很简单!在本教程中,我们将使用 triton.language.rand 函数,该函数基于给定的种子和一组 int32 偏移量生成一个块的均匀分布的 float32 值,范围在 (0, 1) 内。但如果你需要,Triton 也提供其他随机数生成策略。 注意Triton 的 PRNG 实现基于 Philox 算法(详见 [SALMON2011])。