在这样一个函数中,我们用tile来表示数据和计算,而不是直接面对CUDA中的thread和block。 具体来说,每个Triton函数都有一个或多个` program_id` ,表示这个函数的多个实例。每个实例负责处理一个tile。tile内部的并行性由Triton自动管理,对程序员透明。这样一来,程序员就可以聚焦于tile级别的逻辑,而不必纠结于如何将...
BLOCK_N:tl.constexpr,BLOCK_K:tl.constexpr):pid=tl.program_id(0)block_m=pid//(N//BLOCK_N)block_n=pid%(N//BLOCK_N)# Initialize accumulatoracc=tl.zeros((BLOCK_M,BLOCK_N),dtype=tl.float32)forkinrange(0,
@triton.jitdef _seeded_dropout( x_ptr, output_ptr, n_elements, p, seed, BLOCK_SIZE: tl.constexpr,): # compute memory offsets of elements handled by this instance # 计算由此实例处理的元素的内存偏移量 pid = tl.program_id(axis=0) block_start = pid * BLO...
pid=tl.program_id(axis=0) num_pid_m=tl.cdiv(M,BLOCK_SIZE_M) num_pid_n=tl.cdiv(N,BLOCK_SIZE_N) num_pid_in_group=GROUP_SIZE_M*num_pid_n group_id=pid//num_pid_in_group first_pid_m=group_id*GROUP_SIZE_M group_size_m=min(num_pid_m-first_pid_m,GROUP_SIZE_M) pid_m=firs...
在所有可用的领域专用语言和 JIT 编译器中,Triton 或许与 Numba 最相似:内核被定义为修饰过的 Python 函数,并与实例网格上不同的 program_id 的同时启动。但不同之处值得注意:如下图代码片段所示,Triton 通过对 block 的操作来展示 intra-instance 并行,此处 block 是维数为 2 的幂的数组,而不是单指令多线程...
在所有可用的领域专用语言和 JIT 编译器中，Triton 或许与 Numba 最相似：内核被定义为修饰过的 Python 函数，并与实例网格上不同的 program_id 的同时启动。但不同之处值得注意：如下图代码片段所示，Triton 通过对 block 的操作来展示 intra-instance 并行，此处 block 是维数为 2 的幂的数组，而不是单指令...
在所有可用的领域特定语言和即时编译器中,Triton可能和Numba最相似:kernel被定义为一个装饰过的函数,并以不同的 program_id 并行启动在所谓的网格实例上。然而,正如下面的代码片段所示,相似之处仅此而已:Triton 通过对块上的操作来暴露实例内部的并行性——这些小数组的尺寸是二的幂次方——而不是单指令多线程(SIM...
在所有可用的领域专用语言和 JIT 编译器中,Triton 或许与 Numba 最相似:内核被定义为修饰过的 Python 函数,并与实例网格上不同的 program_id 的同时启动。但不同之处值得注意:如下图代码片段所示,Triton 通过对 block 的操作来展示 intra-instance 并行,此处 block 是维数为 2 的幂的数组,而不是单指令多线程...
获取标志当前 "program" 的信息(pid)pid = tl.program_id(axis=0) 根据"program" 信息计算输入输出数据地址范围block_start = pid * BLOCK_SIZE; offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE) 根据指针载入输入数据x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask) ...
我们在这里确定我们是哪个程序:pid = tl.program_id(axis=0)# 我们以1D网格启动 所以 axis 是 0.# 该程序将处理从初始数据偏移的输入。# 例如,如果你有一个长度为256且块大小为64的向量,程序 将分别访问元素 [0:64), [64:128), [128:192), [192:256)。block_start = pid * BLOCK_SIZE# 注意,...