a = tl.load(a_ptr, mask=(block_m < M)[:, None]) b = tl.load(b_ptr, mask=(block_n < N)[None, :]) # Prefetch into registers a = tl.cache_read(a, cache='shared') b = tl.cache_read(b, cache='shared') acc += tl.dot(a, b) c_ptr = C + block_m * BLOCK_M *...
2. 逻辑梳理网络请求和模型编排等相关的功能,Triton服务已经集成好了,Backend只需要关心模型的加载(Load)、前向推理计算(Forward)和卸载(Unload),以及配置文件校验。但还是需要了解Triton是怎么调用用户自定义Backend推理引擎,才更有利于理解Triton以及更好地开发Backend推理引擎。笔者整理了Backend在Triton主分支代码的加载...
首先看一下 baseline 的实现。import tabulateimport torchimport tritonimport triton.language as tl@triton.jitdef _dropout( x_ptr, # 输入指针 x_keep_ptr, # pointer to a mask of 0s and 1s 由 0 和 1 组成的掩码的指针 output_ptr, # pointer to the output 输出指针 n_elements...
代码地址：https://github.com/openai/triton Triton 的最初想法来源于现任 OpenAI 科学家的 Philippe Tillet 2019 年在哈佛大学攻读研究生学位时发表的一篇论文，当时他的导师是 H. T. Kung 和 David Cox。论文链接：http://www.eecs.harvard.edu/~htk/publication/2019-mapl-tillet-kung-cox.pdf Tillet 希望...
triton_client.load_model('resnet50_pytorch') triton_client.close() with httpclient.InferenceServerClient(url='127.0.0.1:8000'): pass 性能测量和优化 这一节会介绍 Triton 提供的性能相关的客户端接口,客户端工具,仅仅是介绍作用,没有实操。下一节,我们将选择其中一个工具进行性能调优。
load(input_ptrs, mask=col_offsets < n_cols, other=-float('inf')) # 减去最大值以实现数值稳定性 row_minus_max = row - tl.max(row, axis=0) # 注意在Triton中指数运算快但是近似的(即,类似于CUDA中的__expf) numerator = tl.exp(row_minus_max) denominator = tl.sum(numerator, axis=0)...
Triton 推理服务器(NVIDIA Triton Inference Server),是英伟达等公司推出的开源推理框架,为用户提供部署在云和边缘推理上的解决方案。 Triton Inference Server 特性 那么推理服务器有什么特点呢? 1.推理服务器具有超强的计算密度和超高能效的特点。目前已广泛应用于精准营销、视频分析、深度学习模型、文字识别和医学影像分...
当前NADP服务的业务场景,服务流量大,主要传输cv场景视频文件+高分辨率图片,必须使用高性能rpc协议进行加速,而且推理服务引擎必须对现有的L4 Load Balancer 和服务发现方案有比较好的支持性。 而Triton 原生支持gRPC的方案进行访问,并且能够很方便的部署为k8s容器。但因为k8s原生service 不能够很好的对gRPC进行请求级别的负...
(0, BLOCK_SIZE) # the memory address of all the elements # that we want to load can be computed as follows X = X + m * stride_xm + n * stride_xn # load input data; pad out-of-bounds elements with 0 x = tl.load(X, mask=n < N, other=-float('inf')) # compute ...
b = tl.load(b_ptrs, mask=offs_k[:, None] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0) # We accumulate along the K dimension. accumulator += tl.dot(a, b) # Advance the ptrs to the next K block. a_ptrs += BLOCK_SIZE_K * stride_ak ...