mask = offsets < N a = tl.load(A + offsets, mask=mask, other=0.0) b = tl.load(B + offsets, mask=mask, other=0.0) c = a + b tl.store(C + offsets, c, mask=mask) 7.2 优化步骤 使用共享内存:减少全局内存访问延迟。 向量化加载与存储:提升内存带宽利用率。 调整块大小:根据 GPU ...
你可以使用 Triton 编写自定义 Softmax 实现,处理大规模张量。 @triton.jitdefsoftmax_kernel(X_ptr,Y_ptr,n_elements,BLOCK_SIZE:tl.constexpr):pid=tl.program_id(0)offsets=pid*BLOCK_SIZE+tl.arange(0,BLOCK_SIZE)mask=offsets<n_elementsX=tl.load(X_ptr+offsets,mask=mask)max_val=tl.max(X,ax...
mask = offsets < n_elements # Load x and y from DRAM, masking out any extra elements in case the input is not a multiple of the block size. #从 DRAM 加载 x 和 y,如果输入不是块大小的整数倍,则屏蔽掉任何多余的元素。 x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask) y = tl.load(y_...
load(x_ptr + offsets, mask=mask) # x_ptr[tid] 访问显存获取数据 y = tl.load(y_ptr + offsets, mask=mask) # y_ptr[tid] 访问显存 output = x + y # auto output = x_ptr[tid] + y_ptr[tid] tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask) #output_ptr[tid] = output 写...
x = tl.load(X + cols, mask=mask, other=0.).to(tl.float32) x_hat = (x - mean) * rstd y = x_hat * w + b # Write output tl.store(Y + cols, y, mask=mask) 反向传播 层标准化算子的反向传播比前向传播要复杂一些。
= 1024 n = tl.arange(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,...
x=tl.load(x_ptr+offsets,mask=mask)y=tl.load(y_ptr+offsets,mask=mask)output=x+y # Write x+y back toDRAM.# 将 x+y 写回DRAM。 tl.store(output_ptr+offsets,output,mask=mask) 创建一个辅助函数从而: (1) 生成z张量, (2) 用适当的 grid/block sizes 将上述内核加入队列: ...
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)...
load(x_ptr + offsets, mask=mask) # randomly prune it # 随机修剪 random = tl.rand(seed, offsets) x_keep = random > p # write-back # 写回 output = tl.where(x_keep, x / (1 - p), 0.0) tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask)def seeded_...
x=tl.load(x_ptr+offsets,mask=mask)y=tl.load(y_ptr+offsets,mask=mask)output=x+y # Write x+y back toDRAM.# 将 x+y 写回DRAM。 tl.store(output_ptr+offsets,output,mask=mask) 创建一个辅助函数从而: (1) 生成张量, (2) 用适当的 grid/block sizes 将上述内核加入队列: ...